边坡形变引起的滑坡灾害会对当地居民的生命财产安全造成严重的损害,传统监测技术实时性差且人工成本高。基于载波相位差分法的RTK（Real Time Kinematic,实时动态）定位方法能够提供厘米级的定位精度,且有较好的实时性,因此利用RTK方法的GNSS定位技术被广泛应用于滑坡监测中。针对实际应用中单系统定位监测会出现可观测卫星数目不足导致的定位精度低甚至无法定位的问题,本文设计了一种GPS/BDS双模双频RTK定位方法,通过Matlab软件实现了算法,并进行了实验测试。针对滑坡监测需要进一步提高定位精度的需求,本文引入了另一系统卫星,构建了GPS/BDS双模双频定位模型;在通过双差处理消除公共误差基础上,本文设计了一种高度角加权的方式构建合理的随机模型,减小低质量观测信息对定位结果的影响,提高定位精度;本文基于最小二乘法和卡尔曼滤波法设计了一种抗差自适应卡尔曼滤波的方式来进行参数估计,根据权矩阵和状态不符值对抗差自适应卡尔曼滤波模型进行修正,进而获取更为可靠的未知参数估计值。本文针对高次差法和双频载波相位差法各自的不足,提出一种小波变换线性插值的方法对周跳进行探测和修复;对参数估计中获取的整周模糊度浮点解进行整数固定,本文对LAMBDA算法进行了算法实现,利用固定后的整周模糊度对基线向量估计值进行修正。本文在理论推导的基础上,实现了GPS/BDS双模双频RTK算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:GPS/BDS双模双频RTK定位方法相较于单模方式整周模糊度固定成功率和定位精度都得到了提升,在短基线的情况下水平方向上的RMS值能达到2.5mm以内,高程方向RMS能达到4mm以内。在四川叙威段高速公路边坡进行了实际应用,通过采用本文介绍的算法的GNSS系统成功获取到了边坡实时的坡表位移,并对滑坡事件成功地进行了预警。实践证明了本文研究的双模定位方法提升了定位性能,并在实际应用场合得到了验证。