北斗卫星导航系统是我国自主研发的卫星导航系统,随着系统组建越来越完善,覆盖范围越来越广,北斗导航系统的发展与应用前景也越来越广阔。尤其是在现有的系统下提高北斗定位精度的方法更是许多学者研究的热点与重点。北斗伪距定位是定位系统的基础,伪距单点定位具有易于实现、不存在整周模糊度、速度快等特点,具有很大的研究和应用价值。粒子群及其改进算法作为一种全局寻优算法,在北斗伪距定位的过程中能发挥良好的作用,有效的提高北斗伪距定位的精度。在伪距单点定位中,传统最小二乘法由于引入了线性化误差、对初始值依赖性强而导致定位精度低。本文通过分析并综合最小二乘法和粒子群算法的优点,提出了LS-PSO解算算法。首先利用最小二乘法定位计算接收机的大约位置,作为粒子群算法解的基准值并建立解的搜索空间,然后利用粒子群算法得到全局最优值,解算出精度更高的结果。经过实验验证,LS-PSO组合算法可以快速的收敛到最优解并且有效的提高了北斗伪距单点定位精度。除了对伪距定位解算算法进行改进,对原始伪距观测量进行平滑滤波也是提高定位精度的一种方法,最常用的一种就是载波相位平滑伪距算法。载波相位伪距平滑算法有Hatch滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法等等。Hatch滤波由于平滑窗口大小是固定的,在持续定位解算中容易发散,因此必须合理的选择平滑窗口的大小。扩展卡尔曼滤波算法在误差模型精确的情况下滤波性能是非常优良的,但是误差模型的估计是一大难点。通过分析Hatch滤波平滑窗口的影响因素,利用改进的粒子群算法(IPSO)对每一历元的平滑窗口大小进行寻优,确定最优平滑窗口的大小。实验表明,利用改进粒子群和Hatch组合的算法(IPSO-HATCH)能够有效的提升滤波效果和定位精度,解决了 Hatch滤波平滑窗口大小选择的问题。