该项目属于测绘导航技术领域，研究内容主要针对空间大地测量和GNSS数据处理与质量控制需求，解决了“静态与动态条件下病态性诊断与处理、GEO卫星定轨中病态性处理、航空重力向下延拓中病态性处理、BDS星地联合定轨病态性处理”等问题。主要科学发现点如下：

1.提出挖掘病态性关键信息的一套诊断检验方法，区分了不同参数受病态性危害的差别，确定了复共线性的表现形式，发展了特征分析方法，提出了离散动态系统Kalman滤波中病态性的诊断方法，为有针对性地制定病态问题解决方案奠定了基础。

2.利用挖掘获得的病态性的关键信息，提出了一些新的正则化方法。利用正则化思想改进了共轭梯度解法，解决了大规模超定线性方程组出现病态性时共轭梯度解法失效的问题。

3.根据病态性诊断信息制定了TSVD策略，提出了新的TSVD解算方法。对有偏估计的偏差作估计，提出基于偏差矫正的截断型岭估计，既抑制了小奇异值对观测噪声高频段的影响，又避免了模型的可靠部分发生畸变，提高了解的保真效果。

4.对于离散动态系统的病态性问题，将Tikhonov正则化方法与Kalman滤波相结合，提出Tikhonov正则化Kalman滤波算法；利用Bayes统计学的理论，提出Bayes正则化Kalman滤波算法。开创了从Tikhonov正则化方法与Kalman滤波相结合，以及从Bayes统计学的角度解决病态性问题的新途径。

5.将新理论和新方法应用于GEO卫星定轨、航空重力向下延拓和BDS星地联合定轨等领域。有效地解决了实际工作中出现的病态性问题，克服了病态性的不良影响。

该项目理论方法先进，将病态性的诊断检验与克服复共线性的解算方法紧密结合，并将其应用于航空重力测量数据向下延拓、BDS星地联合定轨等测绘导航解算中。诊断、处理与应用三大部分互为依托、互为因果，形成了一个有机的整体。项目组提出的一套对病态性诊断、检验和处理的方法，为解决测绘导航中的相关问题提供了有效的技术手段，具有较高的科学价值。

中国科学院测量与地球物理研究所研究员欧吉坤等同行专家对该项目的研究成果作出了评价，认为该成果技术复杂，研究难度大，创新性强，在病态性的诊断与处理技术上有重大创新。该项目在河南云网图通信息技术有限公司等单位进行了重要应用，实际应用表明，运用该成果提出的病态性的诊断与处理技术，有效克服了工程测量、导航定位和遥感数据处理中的病态性的严重危害影响，提高了数据处理的准确性、稳定性和有效性，提高了生产作业效率以及测量成果的精度，节省了大量人力物力，取得了很好的社会效益和经济效益。

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