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随着GNSS（Global Navigation Satellite System）的迅猛发展，卫星导航系统已经受到了前所未有的关注，卫星导航接收机受到了非常广泛的应用。目前[1]，要想完成对目标的定位，接收到的可见卫星必须多达4颗，以上绝大多数是在没有遮挡的情况下完成的；但是处于环境恶劣的情况下，比如在室内、地道和摩天大楼的街道的情况下，那么传统接收机就有可能收到少于3颗可视卫星信号。对微弱信号进行GPS定位已经成为目前研究的热门问题之一，对微弱的信号处理就成了GPS理论中非常关键也是非常困难的一个研究课题。本文针对GPS软件接收机中的微弱信号捕获与跟踪算法进行研究，主要的研究内容和结论如下：第一部分是微弱信号的捕获算法，在微弱信号的情况下，传统FFT捕获方法不能很好地捕获到卫星信号，提出一种改进的二倍分组块补零（Modify Double BlockZero Padding, MDBZP）方法为高灵敏度GPS接收机提供理论依据。该方法将连续相干积分分解成普通循环相关和随后的傅里叶变换来产生不同的多普勒频移搜索，并针对连续积分跨越多个导航电文数据位的情况给出解决方案，同时考虑了多普勒效应对码长造成的影响。仿真结果表明，此方法对低至15dB-Hz的微弱信号C/A码信号仍有较好地捕获能力，并给出了不同载噪比情况下所对应的检测信噪比。第二部分是微弱信号的跟踪算法，在微弱信号的情况下，传统的跟踪方法不能跟踪信号，本文采用卡尔曼滤波算法来代替传统跟踪环路中载波环和伪码环，运用卡尔曼滤波器来对微弱信号进行跟踪。仿真结果表明，此方法对低至27dB-Hz的微弱信号有较好地跟踪能力，同时确保了跟踪精度和灵敏度。