本文重点探讨整周模糊度的搜索固定部分，并对其中一些重要问题提出了新的见解。本文的主要研究内容如下： (1)分析了常用整周模糊度解算方法的原理，包括：经典待定系数法、双频P码伪距法、模糊度快速解算法、模糊度函数法、最小二乘搜索法、模糊度协方差法等，并总结了它们各自的优缺点和适用范围。同时，文章还针对模糊度域内整周模糊度的解算方法进行重点讨论，总结了该类解算方法的流程及其在模糊度解算过程中应注意的一些重要问题。 (2)总结了科研软件(Bernese)中采用的整周模糊度解算方法；同时进一步分析比较了科研软件和商业软件特点和功能方面的差异和共性。 (3)在继承LAMBDA方法优点的基础上，针对其不足并结合独立模糊度思想，本文提出了一种新的模糊度解算方法--分组搜索算法。在完成参数估计后，新算法依据浮点解方差大小进行模糊度分组，以此减小低精度浮点解对搜索的影响，有效减小搜索空间，加快搜索速度和提高成功率。 (4)提出了一种弥补Ratio检验缺陷的方法--两次搜索比较法，并应用到分组搜索算法中。当两次不同模糊度分组的搜索结果均未能通过Ratio检验时，可以利用两次搜索比较法对两次搜索结果加以比较并判断是否可以固定。以上措施有效提高了模糊度解算的成功率和可靠性。