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伴随着导航技术的不断进步,北斗卫星导航系统(Beidou satellite navigation system,BDS)的定位算法一直是科研者们探究的重点,算法的优劣直接影响着最终的定位精度。本文为了提高BDS定位精度,对其中定位算法进行了理论研究和实验分析。首先对目前技术成熟的全球卫星导航系统进行分析与研究,根据伪距定位原理建立系统数学模型,描述如何利用导航电文中的参数计算系统模型中卫星的三维坐标,并利用各类误差数学公式校正系统模型中的伪距观测值,最终经过计算机仿真得到卫星位置坐标和伪距校正前后的数据,校正后的伪距观测值误差降低了 7.30m。然后重点研究在导航中应用最广泛的两种经典算法:最小二乘法(Least squares,LS)和扩展卡尔曼滤波算法(Extended kalman filtering,EKF)。针对LS无法解决伪距观测量中可信度的问题,对伪距观测量加入了权重的概念,提出一种新的加权最小二乘法(Weighted least square,WLS),通过实验仿真表明WLS的定位精度优于传统的LS,平均定位精度提高了 1.503m。对EKF进行实验仿真发现其定位稳定后精度高于WLS,平均定位精度提高了 2.208m。最后提出一种将WLS和EKF结合的算法,降低初始值对EKF的影响和抑制长时间持续定位中出现的滤波发散。分别将LS和WLS的定位结果作为EKF初始值进行实验仿真对比,证明WLS和EKF结合使EKF能够更快的进入稳定状态。当使用EKF连续长时间的定位后,在某一时刻EKF定位结果误差远大于WLS的定位结果误差,出现滤波发散现象,此时自适应采用WLS的定位结果,抑制滤波发散。仿真结果表明,此方法有效的解决了 EKF初值的精确度对定位结果的影响,同时很好的解决了 EKF长时间连续解算的发散现象。