低轨卫星在国防军事以及很多科学任务中发挥了重大作用,如高分辨率SAR成像技术、重力测量、高度测量、大气探测等,在这些科学研究领域中,对卫星要求达到的位置精度为亚分米、速度精度为亚毫米的级别。对于传统星载GNSS定轨算法,实现方式为标准单点定位方法,这种方法容易受到各种干扰的影响,如广播星历误差、传播过程噪声以及其他系统误差等,受到较大限制。本文开展了基于星载GNSS的低轨卫星高精度定轨算法研究,采用基于伪距观测值、基于动力学状态值的扩展卡尔曼滤波方法,实现对传统星载GNSS定轨算法的改进。主要研究内容如下:论文首先说明了星载GNSS定轨中的涉及到的时空系统及其相互转换关系。给出了GNSS的观测模型,指出观测模型中观测量的误差源及误差源的改正或消除方法,推导了一种组合方程,可以消除电离层误差的影响。建立了低轨卫星空间圆周运动的动力学模型。其次,论文在利用单点定位方法实现低轨卫星实时定轨的研究中,分析了不同的选星算法,针对传统选星算法运算量大、运算时间长的缺点,在最优几何分布的基础上,提出一种优化的选星策略,通过提前设定选星个数,判断低轨卫星和导航星之间的仰角和方位角关系,基于最优几何分布原则选取可见星,能有效减少运算次数同时不影响定位精度。最后,在扩展卡尔曼滤波器（EKF）的理论基础上,论文基于优化的选星算法,设计扩展卡尔曼滤波的动力学定轨算法,包括滤波器的状态方程、观测方程以及状态转移矩阵的详细设计,给出实时定轨滤波算法的具体流程。将算法仿真的结果与STK软件设计的相同轨道参数低轨卫星进行对比,滤波稳定后,位置精度（3D＿RMS）为4.3m,速度精度（3D＿RMS）为0.13m/s。本文提出的实时定轨算法有效改善了传统星载GNSS定轨算法的位置精度,给定初始条件下,能有效、快速、连续、高精度计算轨道信息,对将来一些科研项目的应用能提供技术支撑。