本文介绍了北斗导航系统中的模糊度问题及其在GIS应用中的解决方法——最小乘模糊度估计。该方法基于最小二乘原理，通过比较观测数据与模型预测值的残差来解算模糊度，以实现高精度定位。实际应用中，需要结合更多因素和数据处理步骤，并可能借助专业软件或库完成。
北斗导航系统是中国自主研发的一种卫星导航系统，提供全球定位、导航和时间服务。在实际应用中，由于各种误差的存在，接收机接收到的导航信号往往存在模糊度（ambiguity），即无法确定的整数倍的波长模数。解算模糊度是实现高精度定位的关键问题之一。
在基于地理信息系统（GIS）的导航应用中，我们可以利用已知的基准站观测数据和用户接收机观测数据，通过最小乘模糊度估计方法来解算模糊度。该方法基于最小二乘原理，通过最小化观测数据与模型预测值之间的残差平方和，得到模糊度的最优估计值。
下面是一个演示最小乘模糊度估计方法的简单示例代码：
import numpy as np
# 基准站观测数据
ref_data = np.array([1.234, 2.345, 
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