全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)最初的设计目的是军事应用,主要包括海洋舰艇,武器的定位等等。随着GNSS的不断完善以及接收机技术的不断发展,如今其已经广泛应用于生活中的各个领域,包括智能交通,地质监测,导弹导航等。其中对于航空航天等领域的应用主要依赖于高动态接收机技术的发展。高动态下的载体具有较大的速度和加速度,因此接收机的技术要求比较高。本文首先回顾了 GNSS中不同系统中的时间系统和空间坐标系,以及基本的定位解算算法。为了解决在单系统中一些环境下可见星不足的问题,如今的接收机往往采用多系统进行定位,因此本文也介绍了不同系统中关于时间系统以及空间坐标系的转换关系以及多模解算的算法。然后,本文对测量伪距精度造成较大影响的误差模型进行了分析总结。在高动态定位解算中,接收机需要较低的功耗,而在计算卫星位置部分,常规的算法需要比较大的计算量,因此本文第四章中采用了拉格朗日插值算法对卫星位置进行计算。随后本文设计了基于循环队列的插值算法实现方式,通过实验得出了可以满足精度的插值阶数。常规的最小二乘算法对不同卫星的伪距测量值同等对待,忽略了它们之间精度的不同。由于不同的测量值具有不同的精度,通过给它们赋予不同的权值可以提高解算精度,本文第五章首先介绍了加权最小二乘算法,其主要研究内容是对权值的确定。对于单模定权,已有的算法主要是基于信号载噪比(Carrier Noise Ratio, CNR)进行权值确定,本文提出了一种结合高度角与载噪比的组合定权算法。该算法首先分别计算载噪比的权值分量和高度角的权值分量,然后将两个分量线性组合成最终的权值。对于多模解算中的权值确定,本文研究了权值后验方法。经过实际测试表明对于单模和多模,加权最小二乘算法比普通的最小二乘算法定位结果精度更高。对于高动态场景的定位解算,本文第五章第二部分研究了基于当前模型的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法,并且设计了具体的算法实现过程。最后,本文第六章对全文的工作进行了总结,对于工作中的不足进行了总结,然后对未来工作进行了展望。