本文比较、探讨了几种GNSS观测数据粗差探测和剔除的方法。首先阐述和研究了最小二乘残差法、粗差拟准检定法、众数投票法的基本原理和数学模型;其次对部分模型进行了改进,对于最小二乘残差的改进就是建立在符合实际情况下的分布模式下,可以抵制粗差对观测值的影响,剔除含有粗差的观测值进行平差。对于众数投票法主要改进主要是提高粗差检测和剔除的自动化程度,采用迭代阈值α、β的方法取代人工干预,通过不断调整拒绝阀取值,以尽可能减少因α、β取值不合理而删除过多观测值,另外采用迭代最小二乘平差过程来进一步判断一些因其它原因被判断为异常的观测值是否为真正粗差,而不是像原方法直接删除异常值;第三,编写了相关方法的程序,结合GNSS仿真观测数据利用上述方法进行了观测数据粗差和多个粗差的探测和剔除;最后进行了详细的数据分析,对各种方法检测和剔除粗差的结果精度进行了比较。结果表明:三种粗差探测和剔除的方法都能较好的检测粗差,粗差拟准检定法是一种高精度、简单易行的方法,但是其需要选取准确的拟准观测,其中改进最小二乘残差法和众数投票法检测剔除粗差精度都很高,但是后者需要观测数据的先验信息,目.后者的自动化程度较高。