随着基于位置服务(LBS)需求的日益增长，城市峡谷等复杂环境给全球定位系统(GPS)接收机设计带来的挑战日益严峻。如何在复杂环境下提高GPS接收机性能，尤其是如何提高和用户体验直接相关的定位解算性能已经成为卫星导航定位领域的研究热点。本文以此为主题，着重于提高定位解算的准确性、稳定性和快速性，从解算前观测量预处理、解算及定位结果后处理三个角度，全面研究了复杂环境下的GPS定位解算关键技术。　　 论文的主要研究内容和贡献包括：　　 1.分析了已有几种基于几何精度因子(GDOP)最小原则的GPS星座选择算法，指出这类算法各卫星伪距误差相等的前提在实际应用时难以满足；推导了单颗卫星伪距测量误差和定位误差的线性关系；进而提出了基于简化的距离残差平方和的选星检验统计量，证明了该统计量可反映单颗卫星的伪距测量误差；并以此为基础提出了可检测多颗卫星伪距测量错误的选星方法。仿真及真实数据测试表明，该算法在复杂环境中能有效减小定位误差，对定位精度的改善优于传统基于GDOP最小原则的选星方法。　　 2.提出了以加权组合正态分布模型代替传统Kalman定位解算算法中过于简单的高斯白噪声观测噪声模型，并利用Bayes估计理论详细推导了该模型下的滤波算法。此外，基于矩估计理论，对改进噪声模型中的污染率以及污染信号方差，提出了一种准确稳定的在线估计方法。仿真及真实数据测试表明，本文算法在复杂环境中抑制异常观测噪声的效果明显优于传统Kalman滤波算法，定位误差显著减小。　　 3.提出了一种定位结果的后处理算法。该算法以异常定位误差对Kalman滤波残差影响的分析为基础，针对加权组合正态分布的观测噪声模型，提出利用滤波残差对异常定位误差进行检测。针对复杂环境，提出一种方便应用于实际的异常定位误差检测方法，进一步提高了检测概率。同时，为提高定位轨迹在复杂环境中的平滑性，提出了基于接收机运动模式的轨迹拟合算法，并给出了判断运动模式的方法。真实数据测试表明，本文算法可使接收机定位轨迹更加平滑，明显提升用户体验。　　 4.提出一种可实现快速定位的发射时刻重构算法，严格推导了该算法的成立条件，进而通过重构的发射时刻，构造并求解测量方程组，在接收机实现位同步和帧同步之前即可求解用户位置，从而实现快速定位，有效降低首次定位时间。此外，针对该算法存在1毫秒模糊度的问题，提出利用伪距差进行约束，提高了接收机快速定位的正确率。仿真及真实数据测试验证了该算法的有效性和可靠性。　　 5.基于上述研究成果，实现了完整的GPS定位解算模块，成功应用于本实验室自主开发的“航芯Ⅲ”GPS基带芯片中。经过多项真实复杂环境测试表明，本文算法在复杂环境下定位效果良好，和业界领先产品相比，具备一定的市场竞争力。