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载波相位实时动态差分定位技术(Real Time Kinematic,RTK)是目前高精度定位服务应用领域的主要技术。随着人们对定位导航技术需求的增高,该技术在民用市场存在较大的需求潜力。RTK系统中单频技术可满足民用产品的低成本、高精度需求特性。本文实现了单频RTK技术的核心算法,以及在现有算法基础上的优化分析和基于实际场景的定位性能对比测试。针对单频RTK技术主要存在的计算复杂度高问题,提出了基于双站的主成分最优精度选星方案,在等精度条件下通过卫星优选降低矩阵计算复杂度;针对单频RTK求解收敛速度慢问题,提出基于LLL算法的自适应高度去相关方案,在保证去相关效率的基础上提高转换成功率,从而进一步压缩搜索空间,提高收敛速度。主要研究内容如下:1.RTK中整周模糊度解算传统算法的实现。文中针对RTK核心算法研究现状与分析所提出的整周模糊度解算方法—LAMBDA算法,进行了理论与实验分析,并针对算法的求解资源与收敛速度做出进一步研究。2.基于双站的主成分最优精度选星算法的研究与实现。通过研究对计算复杂度影响较大的卫星筛选问题,提出了综合考虑双站卫星信号参数指标的主成分综合变量分析法,并通过实验比较了优化算法与原有LAMBDA算法中的卫星处理方法、最小GDOP卫星选取算法的计算复杂度和定位精度,在保证GDOP和定位误差精度指标,以及降低较差卫星信号的消极影响的基础上,单双系统情况下减少观测矩阵计算量分别高达57.8%、92.1%。3.基于LLL算法的自适应高度去相关算法的研究与实现。针对单频情况下收敛速度慢的问题,本文通过研究模糊度相关性大小与搜索空间的必然联系,在分析了三种常用去相关算法性能的基础上,以LLL算法为出发点,提出自适应分片规约去相关算法。在保证转换成功率可达95%的条件下,优化算法的矩阵谱条件数降低0.69%。因此,该算法可兼顾较高的成功率与去相关效率,从而压缩搜索范围,提高收敛速度。本文在实现研究内容的基础上,搭建系统软硬件测试环境,通过以LAMBDA算法为核心的原有系统和针对低成本、单频情况提出的改进型算法优化系统的工程化对比测试结果,阐述优化系统在收敛速度、卫星组合稳定性、基线定位精度方面的性能优势。