现阶段国外GPS模拟器研究已进入复杂场景的模拟，如高动态、城市环境、树木密集、飞行器姿态复杂变化的场景。国内虽有众多厂家和高校研究GPS模拟器，但其在特殊场景的研究成果较少，加上国外对国内模拟器进行了严格的技术封锁，这直接限制了导航定位的研究和应用。另一方面，现有基于位置服务(Location Based Service，LBS)、移动应用增强现实(Augmented Reality，AR)、军事指挥演习和实战及目标跟踪和打击等应用，精确的位置信息是实现这些应用的关键。而传统的定位算法在高动态、城市楼群密集等场景定位误差较大甚至不能定位。基于此，本文开展两方面的工作，GPS卫星中频信号源研制和GPS定位解算算法研究，主要工作如下：GPS中频信号源的研制。介绍了GPS信号的原理、结构，从信号发射、传播、接收及接收机处理等过程分析信号模型，并分析了构成导航电文第一、二、三数据块的各详细参数。基于MATLB平台，仿真实现C/A码、可见星预测、载波和导航电文，并完成导航电文和C/A码模二运算及与载波的BPSK调制，产生仿真的1.405MHz中频信号。GPS中频信号源的验证。对产生的中频信号进行捕获、跟踪、位同步、帧同步验证。选取捕获到的10号、20号卫星，同预设定码片和多普勒相比较，结果表明码片和多普勒正确。对比跟踪输出的同相I p和正交Q p支路，结果表明数据中存在导航电文。通过位同步和帧同步，对比原星历文件和解调的星历数据间的各参数，结果表明外推星历数据正确。至此完成了中频信号源中码、载波、导航电文的验证。定位解算中非线性滤波算法的研究。在分析并仿真对比最小二乘和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)基础上，针对载体动态突变频繁或建立的EKF滤波模型不准确而出现较大定位误差甚至发散的问题，提出了基于自适应系统噪声的渐消EKF(Adaptive Fading EKF,AFEKF)算法，并将强跟踪扩展卡尔曼滤波(Strong TrackEKF,STEKF)算法、无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法应用于定位解算中。在满足EKF算法平滑性及较小的观测噪声协方差R条件下，基于Visual C++平台，通过实验仿真，表明AFEKF比FEKF和EKF能更好的抑制突变；STEKF相比EKF抑制载体运动突变明显，其虽瞬间存在较大定位误差，但很快收敛。对设置的R较大情况下，通过载体运动频繁突变实验，结果表明相比FEKF算法，AFEKF算法也能更好的抑制突变；在EKF出现发散时，STEKF能强跟踪载体运动。最后，通过设置复杂的圆周运动实验对比UKF和EKF算法，结果表明在载体突变时间段，UKF定位的精度和稳定性比EKF好。