精密单点定位(precise point positioning,PPP)是一种精密定位技术,仅靠一个接收机即可实现毫米级到分米级的定位精度。PPP的主要优势在于通过使用精化的误差改正模型并且使用从全球网络中获取的精密轨道和时钟、天线相位改正,差分码偏差等产品,消除卫星定位过程中的大部分误差,从而不依赖参考站的辅助,实现单站的高精度绝对定位。在过去的十年中,PPP已成为大地测量领域中的热门话题,并已广泛用于大地测量领域的各种应用中,例如建筑物形变监测,大气监测和建模,空中三角测量,地质灾害监测等。传统PPP中通常利用卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)进行未知参数的解算,但是KF的解算性能依赖于准确的动态模型和滤波初值,如果动态模型不准确或者滤波初值设定的不准确会导致滤波性能下降甚至发散。在实际的参数解算过程中,待估的状态参数间会存在一些已知的函数关系,这些先验的函数关系可以作为约束用来改善KF的稳定性,从而增强PPP的定位性能。因此,论文主要工作是基于附加状态约束条件的精密单点定位算法展开。论文主要工作如下:第一,基于卫星定位原理与数据处理的过程,系统总结了PPP基础理论,包括常用的观测量类型,定位模型,数据预处理理论,误差改正方法,参数估计方法等。第二,介绍了几种常用的等式约束状态估计算法。分析了不同算法的原理,比较了各种方法的优劣。通过仿真实验证明了等式约束状态估计算法可提高KF的参数估计性能。第三,将附加等式状态约束的KF方法与PPP算法相结合,给出了不同约束场景下的约束方程的构建方法。利用实际采集的GPS观测数据进行算法的验证,实验结果表明,与传统PPP模型相比,采用附加状态约束的PPP算法能够有效改善PPP的定位精度,缩短收敛的时间。第四,基于开源程序及MATLAB平台,编写了附加约束条件的状态约束PPP算法,并利用MATLAB软件设计工具二次开发了算法的图形用户界面,用户通过简单的操作即可进行PPP解算,具有一定的科研和工程价值。