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基于载波相位的动态单点定位方式具有在定位精度与适用范围两个重要指标上的优势,近年来一直是定位导航领域的研究热点。但由于这种定位方式对定位算法有着更加严苛的要求,设计出兼顾定位精度与鲁棒性的定位算法成为了该领域的主要难点之一。本文从定位解算使用的观测量及定位模型出发,对定位算法中的周跳修复与滤波解算两个部分进行深入研究,分析论证了已有算法的优缺点,针对定位精度与动态条件下的鲁棒性进行改进,从而提出了新的算法,并对定位算法的降维处理与有色噪声下的滤波解算进行了探讨。主要研究内容包括： ⑴研究了载波相位辅助条件下的各种定位模型。针对实时单点定位中广播模型修正电离层延迟存在较大误差的问题,提出了一种将天顶方向的电离层延迟作为未知量进行估计的新型单频定位模型。基于实际数据的仿真证明了新的定位模型能够更好地修正电离层延迟。 ⑵研究分析了动态实时条件下的周跳修复算法。针对双频定位中传统线性组合法对电离层影响处理的不足及探测灵敏度不高的问题,提出了一种利用低通滤波去除电离层影响,并将大小周跳分开处理同时增加虚警检验的改进算法,提高探测灵敏度的同时抑制了虚警概率的升高。而针对单频定位中组合观测量噪声过大的问题,结合小波重构提出了一种能够在保持周跳突变的前提下抑制噪声的算法,提高了周跳探测的灵敏度与修复精确度。 ⑶研究了动态单点定位中的各种滤波解算算法及其自适应调整策略。在此基础上提出了一种改进调整策略的新算法。该算法通过新提出的变长移动窗法实时计算观测噪声协方差矩阵,使这一估值更符合实际情况;系统噪声协方差矩阵则是根据上个历元的滤波状态进行调整,直接用上一个历元的状态量更新值计算得到,从而及时对运动状态的变化做出反应,在避免滤波发散的前提下进一步提高定位精度。 ⑷由于载波相位观测量的引入会导致滤波解算中矩阵运算的阶数成倍增加,从而对定位的实时性产生影响。本文将降阶的卡尔曼滤波引入到解算算法中,分析了降阶算法的基本原理,提出将相位模糊度视为微扰状态以降低计算量。结合自适应参数调整策略对降阶算法进行仿真,实现该算法性能的分析验证。 ⑸研究了有色噪声条件下的滤波算法,对其在导航解算中的应用进行探讨,指出在本文研究的应用环境下H∞滤波的适用性并设计参数进行仿真验证,提高定位算法在恶劣观测环境下的鲁棒性。