针对基于单系统单卫星GNSS-MR（GNSS Multipath Reflectometry）土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点，为获取更优的延迟相位估值，并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性，同时简化繁杂的选星过程，提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法。该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR（Signal to Noise Ratio）观测值的筛选，然后采用基于IGGIII（Weight Function III Developed by Institute of Geodesy and Geophysics）权函数的抗差估计解求延迟相位，进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合。实验结果表明，相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合（方案1）和单卫星组合（方案3），得益于抗差估计良好的鲁棒性，基于抗差估计的多系统多卫星组合（方案2）和单卫星组合（方案4）获得了较高的建模精度，所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012；同时，方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度，土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023；此外，相比于方案4，方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上，采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度，从而不仅避免了复杂的选星过程，而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度。

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