全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的发展为我们的日常生活带来很多的便利。在Android 7系统发布以前,开发人员仅能通过谷歌官方发布的相关Android API（Application Programming Interface,API）获取用户的PVT（Position,Velocity and Time）信息,即谷歌官方对开发人员在GNSS应用上实行原始观测值信息封闭,只开放GNSS系统卫星跟踪信息（高度角、方位角、载噪比、PRN等）及卫星状态等辅助信息。2016年,随着Android 7的发布,谷歌官方宣布开发人员可以在应用层通过API导出和使用Android智能设备中的原始GNSS观测值。这意味着研究人员可以对Android GNSS进行高精度定位和导航的相关研究,同时,也让利用Android GNSS与安卓智能终端多传感器数据融合的相关研究成为可能。本文在上述背景下对安卓智能终端的GNSS原始观测值进行了深入的数据质量分析。随后,基于安卓GNSS原始观测值提出一种基于Hatch滤波器和Kalman滤波器的改进相位平滑伪距定位算法。同时,又针对Android GNSS与安卓智能终端多传感器数据融合讨论其融合定位算法,分别通过相应的实测数据验证了算法的定位性能与可行性。本文的主要工作与总结如下:（1）介绍了目前市场上针对安卓智能终端的位置与服务应用的需求,阐述安卓智能终端GNSS原始观测值可用的相关背景,详细介绍Android GNSS原始观测值的获取与转换。（2）分别从载噪比、周跳、占空比（DutyCycle）、噪声水平等方面针对所获取的原始GNSS观测值进行深入的数据质量分析,主流安卓智能终端受其线形极化天线的制约,其载噪比相对测量型接收机低约10d B-Hz。此外,安卓智能终端GNSS天线对多径效应抑制较弱,天线增益不均匀,导致其载噪比随时间变化较快;安卓智能终端的周跳率高于测量型接收机,尤其是应用了duty cycle技术的安卓智能终端,周跳率相较更高一个数量级;duty cycle的引入会导致安卓智能终端载波相位观测值不连续,并提高伪距和载波相位数据的噪声水平,严重降低载波相位观测值的数据质量,甚至导致载波相位观测值不可用;对主流安卓智能终端伪距及载波相位噪声水平分析得出,安卓智能终端的伪距噪声为测量型接收机10倍,而载波相位的噪声则与测量型接收机相当。（3）利用安卓智能终端GNSS原始观测值进行载波相位相对定位性能分析。研究表明对于受duty cycle影响的安卓智能终端,由于其载波相位观测值不连续,无法保证稳定可靠的定位精度;而对于无duty cycle引入的安卓智能终端,其收敛时间与定位精度相较于测量型接收机较差。然而,在良好的观测环境下,能够实现静态和动态条件下的分米级的载波相位相对定位。（4）针对单频安卓智能终端的原始GNSS观测值提出TT-SD Hatch滤波算法,在传统的Hatch滤波平滑方法的基础上引入三个阈值检测,通过自适应地调整平滑窗口,以减轻电离层累积误差、相位周跳和观测值粗差的影响,并分别通过静态和动态实验验证了TT-SD Hatch滤波算法的可行性。实验表明,TT-SD Hatch滤波算法在开阔的观测条件下,静态观测的位置结果的平面精度分别为东向0.6m、北向0.8m,动态观测的位置结果的2D平面精度约为0.9m,相比芯片组输出结果在平面精度上分别提高了约70%和64%。（5）结合安卓智能终端的原始GNSS观测值解算的GNSS位置结果与内置的MEMS传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）数据提出并验证了Android GNSS/MEMS融合定位算法,利用阿伦方差对MEMS传感器数据进行误差分析和相应噪声系数的提取,推导了具体的Android GNSS/MEMS融合定位算法。实测表明在动态情况下,融合算法得到的位置结果与仅通过GNSS得到的位置结果基本重合,但提高了位置结果的稳定性和鲁棒性。实验表明,在较为复杂的动态观测环境下,动态RTK-INS与TT-SD Hatch Filter-INS方法得到的位置结果的2D平面精度分为约为0.5m和3.7m,相比单一通过动态RTK和TT-SD Hatch Filter方法得到的位置结果精度分别提高了17.8%和16.2%。