近年来，越来越多的GPS产品应用到人们的生活中，但是在高楼密集区、室内以及森林等恶劣环境下，GPS信号会因被遮挡或反射而衰减严重，其载噪比通常会低于36dB-Hz，因此一般的GPS接收机就难以捕获或跟踪到这种微弱信号。而研究表明，GPS接收机在微弱信号条件下的性能好坏取决于其捕获和跟踪模块的灵敏度，因此提高接收机灵敏度的关键就是要研究出适于捕获和跟踪微弱信号的算法。本文的工作重点是微弱GPS信号的捕获和跟踪算法研究，而为了方便对改进算法进行验证，本文首先仿真出了GPS中频信号的仿真数据。主要内容如下：1)首先分析GPS信号的特性及构成，并在GPS中频信号数学模型的基础上用Simulink环境对其进行建模仿真，仿真出了受噪声干扰并参数可调的中频信号，为后续的算法研究提供了属性可控的中频仿真数据。2)弱信号捕获方面：文中首先分别对相干积分、非相干积分和差分相干积分法作了介绍和比较，并重点引入了批处理捕获算法，这种方法能够通过增大累积次数来避免数据位跳变对捕获产生的影响，但运算量也会随着累加次数的增加而增大。本文提出了一种相邻结果比较的方法，在得到相同效果的情况下有效减少了运算量，提高了捕获的速度。仿真验证的结果显示，改进的批式捕获法无论是在捕获速度还是在捕获性能上都有明显优势，能够成功捕获到载噪比低至23dB-Hz的微弱信号。3)弱信号跟踪方面：首先介绍了锁相环和传统跟踪方法中码跟踪环与载波跟踪环的原理及实现方法；指出传统算法在信号载噪比较低时易出现失锁现象的问题，为此本文在卡尔曼滤波器的基础上进行了算法改进，用改进的自适应卡尔曼滤波器代替了传统锁相环，并建立了跟踪系统的状态方程和量测方程。通过对两种跟踪算法的验证，结果显示新方法能够跟踪到载噪比低至25dB-Hz的信号，提高了对微弱信号的跟踪灵敏度和稳定性。