文献综述（或调研报告）：
本课题主要涉及GNSS卫星位置解算、伪卫星定位非线性计算和伪卫星与多系统GNSS融合定位算法研究，本节将相关的算法进行陈述。
1、GNSS卫星位置解算
GNSS 是利用到达时间（TOA）测距原理来确定用户的位置，GNSS 接收机接收到可见卫星的信号后，将对这些卫星信号进行如下两方面的信号与数据处理：一方面，精确地测量出各个信号上伪码的相位，从而获取以卫星时间计量的信号发射时间，用接收机接收到信号的时间减去每颗卫星发射信号的时间乘以光速c ，可计算出每颗卫星到接收机的伪距值；另一方面，解调出各个信号上的导航电文数据码，从导航电文数据码中，得到卫星的运行轨道参数，通过卫星的运行轨道参数，计算出信号发射时刻，卫星的在轨空间坐标。在定位计算中，需要用到 4颗及其以上的卫星，根据伪距测量值列出4个及其以上的非线性方程组，通过最小二乘法或牛顿迭代法等算法来求解方程组中四个未知数，求得 GNSS接收机的位置[1]。
（1）绝对定位相关算法
a、牛顿迭代法：首先给出一个初始估计值，设定一个结果判断值，然后在初始估计值处对非线性方程组线性化，得到线性化的结果值与结果判断值进行对比，如果达到定位精度要求，则结束迭代，否则将线性化结果值作为新的估计值，继续重复以上迭代过程，直到解出的值可以满足定位精度的要求为止。
b、最小二乘法：设定初值，用迭代得到的解不断更新初值，从而求解出未知数的值，得到定位的结果。在迭代过程中，需要判断结果是否收敛到设定的精度，如果到达某一精度值，则取最新的迭代结果值作为定位结果，然后停止迭代；否则，迭代次数加 1，继续从开始处进行新的一轮迭代计算。迭代过程需要设定一个门限值，用来判断迭代过程是否结束，如果定位结果收敛到这个门限值范围内，达到定位精度要求，则可以停止迭代运算。
c、遗传算法: 遗传算法是一种随机搜索的算法，根据自然选择和遗传机理进行运算，开始随机产生初始解，以种群为基础进行搜索，设定参数空间，用来存储解算编码空间，用
阈值来保留适合生存的个体，通过遗传操作，进行选择、交叉、变异运算。在迭代过程中，通过交叉或变异运算，选择出若干的个体，把选择出若干个体作为下一代群体，进行继续进化，经过反复运算后，得到最优个体。
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