智能全站仪集光学、电子、机械结构于一体,具有高精度、自动化、灵活性特点,在动态测量领域中应用范围广泛。FAST 50m模型中采用多台全站仪组成馈源舱测量系统,实现馈源实时测量。动态测量理论诞生较早,然而发展漫长,迄今为止,理论仍未完全成熟,全站仪动态测量系统理论研究更是近期研究热点之一。FAST 50m模型研究表明,全站仪动态测量系统精度和采样率上满足模型要求,然500m原型工程中,尺度增加、外界干扰及测量时滞等因素会导致动态测量误差增大,因此系统性分析和测量设备性能研究及动态测量数据实时处理极为必要。鉴于此,本论文选题为“智能全站仪动态测量与数据处理方法研究”,主要研究结果如下;1)对徕卡TPS系列全站仪动态测量性能进行比较,对测量设备的工作原理和功能特性进行深入研究,对测角测距精度进行相应的测试,并分析了影响测量精度的因素和变化规律;对全站仪测量频率和测量时滞进行了实验分析;对360度棱镜的定位误差进行测试,获取变化的规律,并采取相应的改正模型和削减措施。2)针对全站仪动态测量系统提出建立广义动态测量系统误差模型,深化了全站仪动态测量系统的误差理论,为动态精度损失诊断提供依据,提高全站仪动态测量系统的可测试性。分析和总结常规测量数据处理的基础上,给出了一种结合小波变换和频谱分析的全站仪马达进动频率提取的数据处理方法,成功得到TCA2003在合作目标低速动态下因马达进动存在频率约为0.2-0.4hz的系统误差。3)比较了准实时动态测量与实时动态测量,并在分析馈源舱测量指标对系统要求的基础上,提出对测量系统进行实时误差修正与位置预测。将实时误差分为趋势性系统误差和随机性误差,分别建立等维灰色递补预测模型和自回归模型。重点研究了基于标准量插入法的灰色递补误差预测修正模型,并结合全站仪动态测量检测平台,给出了标准量获取方法、灰色序列的构建及模型的建立与评价。