全球导航卫星系统（GNSS）凭借其全天候、高精度、全球覆盖等优势，已成为导航定位领域的核心技术之一。

随着应用需求的不断提升，对GNSS定位算法的研究也日益深入。

本文首先阐述了GNSS定位的基本原理及误差来源，并对最小二乘法、卡尔曼滤波及其改进算法等常用GNSS定位算法进行了分析比较。

在此基础上，重点探讨了近年来国内外学者在抗干扰、多传感器融合、算法优化等方面的研究进展，并对未来GNSS定位算法的发展趋势进行了展望。

关键词：GNSS；定位算法；最小二乘法；卡尔曼滤波；多传感器融合

近年来，随着GNSS技术的迅速发展，基于GNSS的定位技术在智能交通、精准农业、应急救援等领域得到了越来越广泛的应用。

相较于传统的定位方式，GNSS定位技术具有全天候、高精度、全球覆盖等显著优势。

然而，GNSS信号易受大气层延迟、多路径效应、遮挡等因素的影响，导致定位精度下降。

因此，研究高精度、高可靠性的GNSS定位算法，对于提升定位性能、拓展应用领域具有重要意义。

GNSS定位的基本原理是利用卫星信号的传播时间来测定用户接收机与卫星之间的距离，进而解算出用户接收机的位置信息。