高精度的GPS定位一般采用双差技术来消除或削弱各种误差，提高基线解算精度。当两站高差较大时，即使是短基线，通过双差技术也不能充分消除对流层延迟，残余对流层误差对基线解算的影响较大。由高差带来的残余对流层延迟较大时，模糊度浮点解误差大，影响模糊度固定，甚至可导致基线解算失败。在参数模型中，无法采用参数估计其影响，如果采用现有的参数模型来描述观测值，不可避免的存在模型误差。本文提出采用半参数回归模型解算大高差短基线，削弱残余对流层误差影响。实际算例表明，与常规的最小二乘法相比，采用半参数模型处理基线能很好的分离GPS残余对流层延迟误差，提高基线解算精度。本文主要研究内容包含以下几个方面:　　1.GPS静态相对定位半参数模型。在模糊度固定的基础上，采用半参数模型对大高差短基线进行解算。运用半参数模型关键是选取合适的正则矩阵R和正则化参数α。本文正则化矩阵R采用时间序列法确定，正则化参数α采用L曲线法确定。对流层延迟改正模型选用Saastamoinen模型，映射函数选用NMF函数。实际算例表明，与常规的最小二乘法相比，采用半参数模型处理基线能很好的分离GPS残余对流层延迟误差，提高基线解算精度。　　2.GPS单历元模糊度解算。针对单历元解算大高差短基线时载波相位模糊度难以固定或者固定错误的情况，采用部分搜索算法求解模糊度。实际算例表明与常规LAMBDA方法相比，该算法具有一定的优越性。　　3.GPS单历元相对定位半参数模型。采用半参数广义补偿最小二乘模型对大高差短基线进行单历元解算，运用部分搜索法并结合LAMBDA方法求解载波相位模糊度，岭参数采用基于Helmert方差分量估计的岭参数法确定。实例验证表明，与常规的最小二乘法相比，采用半参数广义补偿最小二乘单历元基线解算能很好的分离GPS残余对流层误差，各方向定位精度达到毫米级水平。