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GPS载波相位相对定位技术因其高精度的定位能力，已经得到了广泛的研究和应用。准确地确定出整周模糊度是实现其功能的关键技术，它在实时动态定位中显得尤为重要。
本文首先介绍了GPS测量的基本原理和方法，并进一步介绍了载波相位相对定位技术，讨论了载波相位测量定位的基本数学模型，推导了几种差分方程和相位定位数学模型中的误差改正，同时对GPS观测值文件的预处理技术作了简要说明。文中详尽地介绍了模糊度求解的相关理论和方法，对几种典型的模糊度搜索方法作了详细说明，如模糊度函数法(AFM)、最小二乘降相关法(LAMBDA)、快速模糊度分解法(FARA)、快速模糊度搜索滤波技术(FASF)等等，并分别对它们的优缺点作了比较说明。文中使用卡尔曼滤波技术求解模糊度的浮点解和基于LAMBDA法的搜索方案。在动态相对定位技术中，流动站接收机的运动线路预先可以准确的获得。基于车辆“当前”统计模型，利用卡尔曼滤波技术对GPS动态数据进行处理，将制约车辆运动的道路信息引入到模型中，作为限制条件引入卡尔曼滤波递推方程。其基本思路是在原有滤波的基础上，利用道路信息对滤波方程中的一步预测值进行修正，以提高滤波精度。
在理论分析的基础上，通过试验对算法进行了验证，证明了设计方法的有效性。在本文最后，对整个研究工作进行了总结，并指出了后面需要继续进行的工作。