为了满足各地区宽带接入的需求,在5G标准中,提出了星地融合的概念,拟引入卫星网络对海洋、空域、偏远山区等地进行覆盖。低轨卫星凭借时延短且卫星星座的容量大等优势而备受关注。在低轨卫星作为通信中继站的系统中,终端和卫星之间因存在较大的相对速度和加速度而处于高动态环境中。在高动态环境下,多普勒频偏具有高阶时变特性,从而加大了接收端对信号进行捕获和跟踪的难度。因此,本文针对低轨卫星高动态环境下的载波同步技术展开研究。本文将高动态场景中的载波同步分为载波频率捕获和载波相位跟踪两个过程。在载波频率捕获方面,本文提出了两种高精度的频率捕获算法,分别是级联式算法和星历辅助算法。级联式算法通过把优化后的离散Chirp傅里叶变换和优化后的导频辅助检测的最大似然估计算法级联,来实现高动态场景中的频率捕获。另外,本文在星历辅助算法中,基于地心固定坐标系推导了含二阶变化率的多普勒频偏估计方法,然后对补偿多普勒频偏及变化率后的信号完成残余频偏的估计。在载波相位跟踪方面,本文建立了相位、频率和频率一阶及二阶变化率的非线性系统模型,推导了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法。并针对UKF中观测噪声的协方差矩阵R和比例因子α取值不当引起的失锁概率高和跟踪过程抖动大的问题,本文提出了R-自适应无迹卡尔曼滤波（R-AUKF）算法。该算法通过准确估计协方差矩阵R和自适应选择比例因子α,达到提高跟踪精度和稳定性的效果。本文最后在基于DVB-S2X标准搭建的物理层仿真平台中,对载波同步算法进行仿真验证。在E_s/N₀=-2.8dB时,级联式算法和星历辅助算法（假设星历准确）的频率捕获概率为90%,频偏的归一化均方根误差为1.7×10^-6,两种算法均具有较高的估计精度。此外,本文还对载波相位跟踪算法进行了性能仿真,与传统的EKF和UKF算法相比,本文提出的R-AUKF算法在二阶非线性系统中具有更高的跟踪精度和稳定性。在E_s/N₀=3dB时,锁定概率为99%,信号被锁定后,频偏及一阶、二阶变化率的抖动误差最大为:14.4Hz、4×10^-4Hz/s和4×10^-5Hz/s²。