文献综述（或调研报告）：
随着多个卫星导航系统的研发并投入使用，多模GNSS数据整合就成为国内外学者广泛关注的课题。Xiang C[1]提出了基于BDS/GPS双系统的定位方法，然而当卫星数目的跳动时会引起较大的定位误差。胡国荣[2]提出了GPS/GLONASS定位方法，该方法为一种基于验后估计定权的方法，其中随着GPS和GLONASS卫星的升降，权值会变化。吴玲[3]采用最小二乘法进行了GPS/GLONASS/Galileo组合导航定位结算，并说明了基于多系统组合的定位方法可以提高定位精度。李鹤峰[4]等的研究工作证明了多系统融合能有效改善空间卫星布局，大幅增加可见卫星数，验证了GPS/GLONASS/BDS组合导航算法的准确性，但是采用的随机模型过于简单。何俊[5]通过以间接反映卫星信号精度的高度角作为初始权重，进行赫尔默特方差估计定权的方法对GPS/GLONASS/BDS进行三系统融合定位，取得了比单系统和双系统精度都高的定 位效果，但是要求每个系统达到6颗以上才能有稳定的结果，卫星可见情况不好时就会造成结果不稳定。相似地，尚梦云[6]提出了高度角先验定权和验后方差估计相结合的加权最小二乘GPS/GLONASS/BDS三系统组合定位方法，改善了组合定位的精确度，得到了更好的抗差性能。Man X[7]也提出了基于高度角的多系统融合定权方法，用GPS/GLONASS/BDS三系统进行了融合定位，证明融合定权模型的正确性，为提高卫星导航定位精度做出了贡献。付青[8]提出基于消除伪距与载波相位电离层延迟的无电离层组合模型的非差分组合定位，证明了组合定位可减少单系统的收敛时间，并且定位精度比单系统的定位精度高，但只考虑了扩展卡尔曼滤波。Zhang Y[9]利用码噪声和多径噪声校正算法CNMC对GPS/GLONASS/BDS的多系统进行了融合定位，通过使用CNMC平滑伪距提高了多系统融合定位的精度，但定位结果的精度与可靠性严重依赖于星历数据、卫星轨道和时钟参数的质量。
可见对于GPS、GLONASS和BDS多系统融合定位的研究还很有限，而且主要方向都是基于高度角定权的加权融合定位，故对于多系统融合定位的研究还是有非常大的空间和前景的。
同时导航定位解算的运算量急剧增加，对接收机内部的数据处理器的运算速度和负载能力要求有极大地提高，为了实现接收机定位精度与运算量之间的平衡，如何选星也是目前广泛关注的一个议题。
理论选星方法都存在运算量过大的缺点，故理论选星方法一般不直接运用到工程应用之中。吴瑞祥[10]提出了基于高度角和方位角的选星法，这种方法中用了最大高度-底面积法，选择6颗卫星。黄继拯[11]提出了基于四面体体积的选星算法，其中高度角最大的那颗卫星被选定为最佳星座的一颗，然后求得满足四面体体积最大的星座群。也有些学者提出了基于神经网络、遗传算法与贝耶斯决策原理的选星算法。这几种方法都存在一些不足，有些选星方法的计算量都比较大，而有些方法没有满足保证卫星构成的底面积尽量大而卫星高度角尽量小的条件。
目前GNSS接收机的基本算法为最小二乘迭代算法。该算法具有快速、简单、易于实现的优点，并存在定位精度不高，稳定性不强的缺点。由于非线性卡尔曼滤波的特点，该方法广泛地应用于GNSS的定位估计。但EKF需要计算雅可比矩阵，它的求解难度比较大，这也将成为主要误差来源[12]；平淡卡尔曼滤波算法（UKF）为通过确定性采样，表征系统统计特性的滤波算法。因而能避免EKF的缺点，不需要计算雅克比矩阵。UKF的主要缺点是引起数值计算误差的不稳定[13]。为了提高数值性能，学者提出了SR-UKF等方法[14]。此外，自适应滤波理论等也是目前研究的热点。
参考文献:
[1].Xiang C, Bian S. Research on BeiDou positioning performance in urban environments[C]. 2013 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing, ICSPCC 2013. 2013, 8: 1-5.
[2].胡国荣, 崔位宏. 组合GPS/GLONASS加权单点定位方法[J]. 兵工学报, 2002, 23(1): 59-63.
[3].吴玲, 孙永荣, 俞晓磊, 等. GPS/GLONASS/Galileo多星座组合导航系统研究[J]. 中国空间科学技术, 2009(03): 23-28.
