随着科技水平的快速发展和导航技术的不断提高,人们的生活中以及相关的科学研究中越来越离不开导航技术。随着全球卫星导航系统的不断升级,其应用领域也在不断拓展,从海陆空定位到对农业生产的监控,从对渔业、林业的管理到防灾减灾,导航技术都起到了重要的作用。导航技术的提高为信息科学的发展拓展了空间,现在拥有先进的导航技术已经成为一个国家与民族科技进步的重要标识。近年来,随着各国导航系统的飞速发展,针对北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,简称BDS)和全球定位系统(Global Positioning System,简称GPS)的不同特点,通过对两个系统的信息进行融合,既可以在功能上互补,又能提高系统的稳定性与精度。因此,本文针对BDS/GPS组合导航系统中的选星及解算等问题进行研究,基于已有的多模定位导航技术的研究成果,通过改进选星算法及解算算法来提高BDS/GPS组合导航系统的定位精度。本文研究的主要内容与创新性如下:(1)采用多模卫星导航系统进行定位相比单系统导航定位可获得更多数量的可见星,有利于提高定位性能,但导航系统计算量也随之成倍增大,针对传统的遍历选星算法不适用于多模卫星导航系统中这一问题,本文提出了一种BDS/GPS双模复合策略自适应快速选星算法。算法基于几何精度因子、载波信噪比复合策略进行选星,高度角滤角根据可见星数量不同进行自适应调整,快速获取次优星座分布,并通过几何精度因子来衡量星座。最后,将所提算法与传统选星算法进行了对比,利用MATLAB进行了仿真分析,发现所提算法在精度上相对最优星座损失很小的情况下,而计算耗时大约为传统最优星座选星法的千分之一,验证了算法在双模卫星导航系统中的有效性。(2)针对定位中多径效应、电离层延迟、对流层延迟等因素的影响,在定位解算中引入卡尔曼滤波及其扩展算法能够降低滤波器发散的风险,减小伪距观测量的误差,进而提高定位的稳定性。其中,容积卡尔曼滤波依赖初始化的设置,不能根据环境变化来调整自身参数,以及在卫星信号的捕捉环节,在观测量中出现的异常误差,进行容积卡尔曼滤波时可能产生较大的状态估计误差,针对以上这些问题,本文通过将抗差算法和自适应算法与容积卡尔曼滤波结合,对量测噪声进行抗差自适应调整,通过仿真分析可以得出,此方法能有效的提高系统的定位精度。