GPS精密单点定位一直是一个热门话题,从它的出现到之后的发展,许多的学者都在进行研究,由于该技术的应用越加的广泛,该定位方法具有操作简便,不依赖其他参考站的特点,在近地卫星定轨,国土调查等领域都应很好的应用,因此,研究精密单点定位具有很好的理论意义和实用价值。精密单点定位要求得到精密的卫星轨道和卫星钟差信息通过IGS提供,进一步需要进行星历内插和钟差内插,以得到所需时刻的信息,目前已经可以采用多种方法进行内插,并能达到比较高的精度,在卫星距离求解中需要得到精确的卫星距离,这需要考虑测站相关误差、卫星相关误差影响以及传播路径相关误差,需要进行地球自转改正、对流层延迟改正、卫星天线相位偏差、电离层延迟改正等多种误差改正。另外,由于信号在传播过程中可能发生周跳,或者出现比较大的粗差,因此,必须对数据进行预处理,以获得更好的数据源。在精密单点定位中,还要涉及到参数估计,其目的是解算待求参数,目前有卡尔曼滤波,最小二乘、序贯平差等多种方法。在学习了精密单点定位的理论基础知识后,通过对整个流程的仔细分析,梳理,开始了对GPS精密单点定位的研究,本文的主要研究内容如下：第一：探讨了用于精密单点定位的三种定位模型：传统模型、UofC模型、无模糊度模型,并分析了进行精密单点定位需要进行的误差改正模型,研究了数据预处理的方法,对参数估计方法进行了介绍和比较。第二：运用高次差法,相位减伪距法、宽巷相位减窄巷伪距法,消电离层法四种方法进行周跳探测实验,比较分析了四种方法在数据预处理方面的精度和使用范围上的优缺点。并提出在本文使用宽巷相位减窄巷相位与电离层残差法联合进行数据与处理能较好的探测出周跳。第三：结合实验数据分析了地球自转模型改正、相对论效应,对流层延迟等的改正大小,并研究了影响误差大小的主要因素。第四：比较不同滤波初值对卡尔曼滤波的影响,根据实验数据,研究了噪声阵、过程噪声矩阵、增益矩阵、预测协方差阵之间的关系。第五：本文以matlab7.0作为编程工具分别使用最小二乘平差方法和卡尔曼滤波算法对数据进行处理,卡尔曼滤波解算精度高,并且在收敛后单历元解算精度高,因此不仅适合静态单点定位还适合动态单点定位。分别使用快速星历和最终星历进行卡尔曼滤波计算,对两种星历进行比较。