全球定位系统(GPS)是新一代的精密卫星导航定位系统。由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点，在军事和民用领域得到了广泛的发展。随着科学技术的发展，GPS导航定位技术正向高精度、高动态方向发展。GPS定位滤波算法是高动态GPS接收机的关键技术之一，对定位精度有直接影响。 论文主要对高动态GPS定位滤波算法进行了深入研究，主要研究成果如下： 1.选取了一种基于伪距—多普勒的非线性模型用于高动态GPS接收机的定位估计，分析了扩展卡尔曼滤波(TheExtendedKalmanFilter，EKF)算法在高动态GPS接收机的定位中的应用，并对EKF算法进行了MATLAB仿真。 2.研究了Unscented卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter，UKF)在GPS接收机的定位单元中的应用，提出了一种将EKF与UKF相结合的混合滤波算法—EUCF(TheEKFandUKFCombinedFilter)算法，并分别对UKF算法和EUCF算法进行了MATLAB仿真，对EKF、UKF、EUCF三种滤波算法的性能进行了分析比较。仿真结果表明，EUCF算法能在保证高精度定位估计的前提下，提高了运算速度，可以有效地解决高动态GPS接收机中高精度定位输出的实时性问题。 3.对GPS导航数据处理的各个模块进行了设计，完成了GPS导航数据处理模块的DSP实现。