近年来，随着GPS的发展和完善，利用GPS载波相位观测量实现飞机的精密进场与着陆的研究，开始受到人们的关注，而载波相位整周模糊度的动态确定是其中的关键技术。本文对此进行了理论分析，提出了相应的算法，并进行了计算机仿真；此外，还研究了整周模糊度估计的统计特性，提出了提高整周模糊度估计成功概率的方法。论文的主要内容和研究成果如下： 1) 简要介绍了GPS的原理和应用，论述了RTK(Real Time Kinematic)-GPS载波相位测量(通常简称为RTK)系统的组成和工作原理，通过对RTCM SC-104电文的分析，比较了RTK电文Type18／19与Type20／21的差别，指出分别使用这两电文实现RTK的利与弊。 2) 分析了影响GPS定位精度的各种因素，深入研究了差分系统无法消除的多径效应；构建了DGPS和RTK系统，采集了大量观测数据。理论分析和数据处理结果表明：DGPS的定位误差主要由多径效应引起，而影响RTK定位误差的主要因素包括接收机的测量噪声和多径效应。 3) 利用马尔柯夫估计，推导了GPS整周模糊度估计矢量和导航定位参数估计矢量的表达式，以及相应的协方差矩阵；构造了GPS测码伪距和测相伪距的观测模型，并分别进行了线性化处理；分析比较了多种GPS整周模糊度确定算法，认为LAMBDA算法是实现整周模糊度动态确定(Ambiguity Resolution On the Fly—AROF)较为有效的算法；然后对LAMBDA算法中整数最小二乘估计进行了深入的分析，得出结论：模糊度去相关处理是整数最小二乘估计的关键过程。 4) 基于矩阵理论和Z变换的约束条件，提出了一种性能优越的模糊度去相关算法—排序筛选去相关算法(Ordering Screen Decorrelation—OSD)。OSD处理过程包括排序、整数LDL~T分解和模糊度筛选，该算法的去相关处理过程，是以降低协方差矩阵的条件数为准则。它与流行的白化变换算法比较，处理效果近似，但运算量接近白化变换算法的一半，并且由于采用了模糊度筛选，故提高了模糊度去相关处理的可靠性。 5）研究了GPS整周模糊度的随机特性，从理论上证明了GPS整周模糊度估计的成功概率与选择的估计算法有关：分析了三种典型估计算法的随机分布特性 0和估计性能，指出整数最小二乘估计算法的估计成功概率最大，并给出了估计成功概率的计算方法；通过对三种导航定位参数估计算法的研究，发现并证明了它们具有不同的均值和方差；深入地研究了导航定位参数固定估计的数字特征，比较了条件估计法与固定估计法的定位精度，给出了它们之间的相互关系。 6）研究了两种提高整周模糊度估计成功概率的方法，提出了一种提高整周模糊度估计成功概率的方法，该方法是在模糊度去相关变换过程中，根据各个模糊度估计的质量，对模糊度估计元素进行排序选择，选择那些估计精度高的模糊度估计元素继续进行模糊度去相关变换，通过数学分析和仿真证明了这样的处理过程可以得到较大的成功概率。