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GNSS精密相对定位技术是二十世纪八十年代发展起来的一种高精度定位技术,它采用两台或两台以上的接收机,利用载波相位观测值实时或事后确定用户载体的位置。由于其作业成本较低、可全天候观测、定位精度较高等诸多优点,被广泛应用于大地测量、工程测量及地球空间科学等研究领域。其中动态相对定位因其测站位置、运动状态不受限制的特点,相比静态相对定位有着更为广阔的应用前景,在移动测绘、工程放样、动态载体的定位定向、地理信息数据采集等应用场合发挥着重要作用。另外,随着我国北斗卫星导航系统(BDS)的快速发展,基于BDS、GPS组合的动态定位与传统的单GPS定位相比,在可见卫星数、卫星几何构型、收敛速度以及定位精度等方面更具优势,因此研究基于BDS、GPS组合的动态相对定位具有非常重要的意义。虽然动态相对定位技术历经三十余年地快速发展,是一项较为成熟的空间定位技术,但在实际动态定位中,由于载体运动和观测环境的复杂多变,会造成卫星数频繁变化和观测数据质量较差等问题,从而降低了模糊度固定率、定位精度和可靠性。本文旨在基于BDS、GPS多频观测数据,针对上述问题分别从数据预处理、参数估计以及模糊度固定三个方面着手,设计和改进了一系列质量控制方法,以改善动态定位中的模糊度固定率、定位精度和可靠性,论文主要工作和结论如下:(1)系统总结了动态相对定位还存在的难题,阐述了 BDS/GPS组合动态相对定位的数学模型和理论方法。从原始观测方程出发给出了不同基线长度下的函数模型以及随机模型;从参数估计的角度介绍了标准卡尔曼滤波估计以及基于卡尔曼滤波的动态定位模型,并给出了模糊度解算及检验的常用方法。(2)构建阈值模型以改善TurboEdit方法对动态数据的周跳探测性能。该方法在滑动平均滤波MW组合周跳探测方法中加入了自适应观测序列均方根变化的阈值模型;在相邻历元求差的GF组合周跳探测中加入了随采样率及卫星高度角变化的加权阈值模型。通过大量数据测试检验,结果表明,该组合方法有效可行,相比原始方法不仅在探测灵敏度上有一定提高,在避免周跳误判、漏判上也有较大改善。(3)针对传统抗差卡尔曼滤波(Robust Kalman Filter,RKF)方法不能区分粗差和小周跳的缺陷,提出了一种改进的抗差卡尔曼滤波方法。该方法将传统抗差方案中位于拒绝域的相位观测值当做周跳处理,并采用残差和标准化残差进行联合判定;同时,为了避免模糊度误初始化影响收敛,采用了只有当同一颗卫星的相位观测值连续两次位于拒绝域才重置其模糊度的策略;实测数据测试表明,改进的抗差卡尔曼滤波能够避免未探测到的小周跳对定位的影响,避免后续历元相位残差持续增大,显著提升了动态定位精度和可靠性。(4)针对动态定位中卫星数频繁变化对滤波估计以及模糊度固定造成影响的问题,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filter,AKF)方法。该方法以卫星连续跟踪历元数为判别统计量,按照卫星数增加和减少两种情况分别对模糊度过程噪声进行自适应缩放;数据测试表明,改进的自适应卡尔曼滤波方法在卫星数增加时,能有效降低新出现卫星对滤波解算的影响,显著提升了定位性能,其中固定率提升了 30%左右,各方向定位精度也有一定改善,高程方向较为明显,改善了约35%;在卫星数减少时,可以避免卫星遮挡造成的卫星几何构型差对定位的影响,保持滤波结果的稳定性和连续性。(5)针对动态定位特点,提出一种粗筛选和精筛选相结合的部分模糊度固定(Partial Ambiguity Resolution,PAR)方法。该方法综合考虑了卫星跟踪历元数、高度角和降相关模糊度方差对模糊度固定的影响,构建了一个较为合理的模糊度剔除索引,更加适应动态定位实际情形。大量实测数据结果表明,部分模糊度固定方法相比全模糊度固定(Full Ambiguity Resolution,FAR),可以显著改善历元固定率,改善程度约为15%～35%,中长基线首次固定时间(Time to First Fix,TTFF)平均由44.1分钟缩短为30.1分钟,缩短了 31.7%;同时在一定程度上提高定位精度。改进的部分模糊度固定方法与原始的部分模糊度固定方法相比,进一步改善了固定解的性能。尤其是对实测动态数据,固定率平均提升了 4.5%左右,首次固定时间由30.1分钟进一步缩短至28.2分钟,缩短了 6.3%,定位精度上也有一定的提升。