全球导航卫星系统(GNSS)经过三十余年不断研究与发展,在军事和民用的各个领域产生了深刻影响。为满足更高导航定位精度及性能要求,推广北斗系统在民用领域的应用,考虑将北斗系统与GPS系统组合起来使用。然而,多径效应误差作为GNSS观测值中的一个重要误差源,严重影响了定位精度和定位结果可靠性。本文重点研究了卡尔曼滤波算法在抑制多径误差方面的应用,详细阐述了算法原理和GPS/BD2双模定位设计实现。本文首先研究了多径效应干扰下载波相位和码相位的残留误差分布特征,表明多径残差在多径多普勒效应下呈现“持续偏差”和“振荡抖动”两种分布类型,并基于DLR LMS多径信道模型进行仿真验证。然后,针对多径残差持续偏离分布特征,将相邻两时刻观测值进行差分,消除观测值中公共偏离误差,设计了基于多径残差持续分布的差分扩展卡尔曼滤波定位算法(DEKF);针对多径干扰下观测残差振荡分布特征,对标准扩展卡尔曼滤波定位后观测残差进行统计,估计观测误差协方差,设计了基于多径残差振荡分布的自适应扩展卡尔曼滤波定位算法(AREKF)。两种算法在MATLAB平台上用m语言实现算法模型并进行仿真验证。最后,为了对比本论文定位算法和市面上同类产品定位性能,基于同一信号源建立了GPS/BD2双模接收机验证平台,在该平台上用C语言实现了本论文设计的双模定位算法和整个解算模块,并给出核心子模块的设计结构。基于双模接收机验证平台,分别测试了DEKF算法和AREKF算法多径抑制性能。测试结果表明：在窗台多径静态环境中,DEKF水平平均距离误差较EKF、对照模组1、对照模组2分别降低66.80%,73.88%和79.60%,定位精度CEP值较EKF降低14%,与对照模组2偏差2%,定位稳定性优于对照模组1;在城市复杂动态环境下,AREKF定位性能优于EKF、对照模组1,达到对照模组2水平。