本文论述针对导航接收机定位算法进行的研究和工程实现，简单介绍了GPS接收机的基本功能模块，接收机的内部结构按工作流程，通常可以简单的分为射频前端处理、基带数字信号处理和定位导航运算三大功能模块。详实的说明了定位前需要的卫星信息的获取与校正，重点讲述最小二乘法和卡尔曼滤波两种位置、速度、时间解算方法的实现，最小二乘法方法结构比较简单，利用当前测量信息，使得所有测量值的残余平方和最小，结果相关性较小。卡尔曼滤波定位方法需要选择合理的运动模型，建立对应的系统状态模型、观测模型，定位过程中状态量和观测量不断交替更新，输出最优估计值，卡尔曼滤波能方便地进行动态数据的实时处理，需要考虑滤波收敛速度、运算效率以及发散抑制等问题。使用C语言在硬件平台上实现两种方式的定位，将最小二乘法定位方式和卡尔曼滤波定位方式相结合，初始定位使用最小二乘法，然后将最小二乘法定位结果作为卡尔曼滤波定位系统的观测量，对最小二乘法结果进行滤波，降低、分离信号中所含噪声量，遇到信号不稳定或者卡尔曼滤波结果偏差值过大时，将再返回使用最小二乘法定位，这样使得这两种定位方式紧密的结合在一起，给出最优的定位结果。搭建测试系统对两种定位算法分别在静态和动态情况下进行有效测试，分析测试数据和定位的轨迹图。结果表明基于卡尔曼滤波的接收机定位精度要优于传统的最小二乘方法，得出的定位结果值更加稳定、准确。