随着卫星导航技术的发展,卫星基本都能实现全天、全球和连续地给地球表面提供用于定位的信息。许多研究者将该技术应用到了航空、运输、航海、勘探和测绘等诸多领域,深入到了人们的生产生活当中。因其应用日益广泛,研究其内容是很有实际意义和价值的工作。卫星导航技术的应用主要是以接收机为背景。该技术正朝着高动态、高精度的方向发展。但实际应用的过程中经常会遇到各种噪声需要处理的情况,有的噪声可以通过固定的模型进行消除,但是有的噪声比如动态噪声和卫星几何位置误差,使用传统方法很难消除这方面的误差,这些误差会使得定位精度变差。卡尔曼滤波能对噪声建立噪声模型,这种滤波方法能够很好地消除测量过程中遇到的各种随机噪声,另外,卡尔曼滤波只考虑上一个时刻和当前时刻的关系,大大地减少了数据存储所需要的空间,还可以应用迭代地方法来处理卡尔曼滤波,可以比较好地简化计算的过程,所以该方法将是一个很好的选择。虽然卡尔曼滤波有很多优点,但是也存在一些明显的缺点,因此在实际应用中需要进行一定的改进。比如,当实际运行过程中,出现了一个误差较大的点,但是卡尔曼滤波算法本身无法判断是否处理或者不处理该点,若处理了该点则会导致定位精度下降。本文在原有的算法基础上加入了主动监控方法,通过混合载波相位和码相位的数据信息,结合接收机自主完好性监测算法的扩展安全性特性和错误检测排除算法,实现监测和排除错误的测量值的目的。卡尔曼滤波测量时采用的是伪距离和多普勒,伪距离包含较大的噪声。虽然测量过程中的载波相位值有较高的精度,但是关于载波相位的整周模糊度的求解是一个比较复杂的问题。所以用载波相位平滑伪距离既可以提高测量的精度又可以避免计算整周模糊度,最终可以提高定位精度。卡尔曼滤波算法在接收机中的实现和改进是本文的主要内容。首先介绍接收机相关的基本原理。然后介绍了计算过程中会遇到的一些误差,引出了使用卡尔曼滤波算法的原因。最后介绍了卡尔曼算法在接收机中是如何实现的。