動態(tài)定位是以確定與各觀測站相應的、運動中的、接收機載體的位置或軌跡的衛(wèi)星定位。定位時，至少應有1臺接收機處于運動狀態(tài)。

按定位元素不同分為：①絕對動態(tài)定位，以確定運動中的單個接收機載體的三維地心坐標或軌跡為目的；②相對動態(tài)定位，通過安置在運動載體上的接收機（稱流動站）與安置在基準點上的接收機（稱基準站）進行同步觀測，經(jīng)差分處理以獲得流動站的位置或軌跡。

按觀測數(shù)據(jù)處理時間不同分為：①實時動態(tài)定位，運動中接收機載體的位置數(shù)據(jù)可實時獲得；②非實時動態(tài)定位，運動中接收機載體的位置數(shù)據(jù)不能實時獲得，而必須經(jīng)事后處理方可獲得。

　　按照誤差改正參數(shù)估計方法、改正數(shù)的生成與發(fā)播方式、用戶流動站定位解算方法等方面的不同，基于連續(xù)運行基準站的動態(tài)定位技術可分成虛擬參考站、區(qū)域改正參數(shù)和綜合誤差內(nèi)插法等方法。

虛擬參考站方法

　　虛擬參考站方法是由Herbert Landau博士提出，并由Spectra/Terrasat公司推向市場的方法。系統(tǒng)工作時，數(shù)據(jù)處理中心實時接收各基準站觀測數(shù)據(jù)，一旦接收到流動站用戶的概略坐標，利用基準站的精確坐標和實時觀測數(shù)據(jù)對概略坐標處進行誤差建模，虛擬出該處的誤差改正數(shù)，并按RTCM格式發(fā)播給流動站。流動站相當于和一個離自己不遠，但實際上并不存在的參考站進行高精度相對定位，避免了基準站和流動站的距離過長導致的RTK性能下降的現(xiàn)象。 VRS方法的主要技術特點是：

1.流動站一般以NMEA格式向數(shù)據(jù)處理中心傳遞概略坐標，數(shù)據(jù)處理中心需向流動站傳遞生成的虛擬參考站誤差值，這要求數(shù)據(jù)處理中心和流動站都具備雙向通信功能；

2.大部分計算由數(shù)據(jù)處理中心完成，流動站只承擔少部分計算；
　　3.流動站僅要求一般的支持RTCM的常規(guī)RTK接收機，不需要另外的軟硬件支持，提高了兼容性；
　　4..與常規(guī)RTK相比，流動站需要向數(shù)據(jù)處理中心傳輸概略坐標，即虛擬參考站的坐標。
　　采用這種方法的CORS系統(tǒng)用戶容量取決于網(wǎng)絡的帶寬和主控站的計算能力。Trimble公司的GPSNet軟件采用的就是VRS方法。

區(qū)域改正參數(shù)方法

　　區(qū)域改正參數(shù)方法是由Wiibbena博士提出的全網(wǎng)整體解算模型。這種方法基于狀態(tài)空間模型，要求所有基準站將原始觀測值實時傳送給數(shù)據(jù)處理中心，數(shù)據(jù)處理中心實時處理后產(chǎn)生空間誤差改正參數(shù)并通過擴展的RTCM59格式發(fā)播給服務區(qū)內(nèi)的流動站，流動站根據(jù)觀測量和改正參數(shù)進行位置求解。這種方法的主要技術特點是：
　　1 .數(shù)據(jù)處理中心計算區(qū)域改正參數(shù)，并向用戶發(fā)播；
　　2 .流動站根據(jù)改正參數(shù)生成誤差修正值，并完成用戶坐標解算；
　　3 .流動站不向數(shù)據(jù)處理中心發(fā)送數(shù)據(jù)，用戶數(shù)量沒有限制；
　　4 .采用擴展RTCM格式發(fā)播誤差修正值，流動站要購買新的軟件來支持這種模式。
　　FKP方法發(fā)展較快，在德國、荷蘭等歐洲國家有廣泛的應用。
　　主輔站(Master Auxiliary Concept一MAC)方法是一種改進的FKP方法，它將基準站網(wǎng)分成網(wǎng)絡、叢網(wǎng)和單元三個層面。流動站根據(jù)其與基準站的相對位置，選擇不同層面基準站生成修正值。
　　Leica公司的Spider軟件就采用主輔站方法。

綜合誤差內(nèi)插法

　　衛(wèi)星定位的多種系統(tǒng)誤差在一定區(qū)域內(nèi)具有強相關性。綜合誤差內(nèi)插法通過多個基準站的己知誤差直接內(nèi)插該區(qū)域內(nèi)任何一處的綜合誤差，流動站利用觀測數(shù)據(jù)和綜合誤差進行動態(tài)定位。所謂綜合誤差是指衛(wèi)星定位時所受的系統(tǒng)誤差的綜合影響量綜合誤差內(nèi)插法的主要技術特點是：
　　1.數(shù)據(jù)處理中心收集所有基站觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)流動站的位置選擇合適的基準站計算流動站的綜合誤差改正信息，數(shù)據(jù)計算量較少；
　　2 .流動站需向數(shù)據(jù)處理中心發(fā)送概略坐標；
　　3.數(shù)據(jù)處理中心和流動站用戶需具備雙向通信功能；
　　4.流動站需要購買新的軟件模塊用于用戶位置解算。
　　武漢大學的Power-NET軟件采用這種綜合誤差內(nèi)插法。 ^[1] 

　　卡爾曼濾波理論一經(jīng)提出，就立即受到了工程界的重視，伴隨著計算機的快速發(fā)展，卡爾曼濾波理論在動態(tài)定位領域得到了廣泛應用。而動態(tài)定位領域中遇到的實際問題又使濾波理論的研究更深入更完善。
　　經(jīng)典的卡爾曼濾波應用的一個先決條件是建立準確的動態(tài)模型和觀測模型，這就要求對物體的運動了解比較清楚。偏離理想假設的觀測向量或偏離理想假設的動力學模型必然會給動態(tài)定位結(jié)果帶來偏差，甚至使卡爾曼濾波發(fā)散。楊元喜分析了在動態(tài)定位中，卡爾曼濾波模型誤差對當前歷元和后續(xù)歷元的影響。楊元喜給出了一個均值補償算法來克服系統(tǒng)誤差對動態(tài)定位結(jié)果的影響。還有許多學者曾提出一些自適應卡爾曼濾波來減弱系統(tǒng)偏差的影響。如模型方差自適應補償法，Sage自適應濾波法，衰減自適應估計法等。但是，這些方法并不能達到減免模型誤差的目的。張金槐指出：當模型誤差較大時，衰減因子的選擇和自適應水平缺乏足夠的論證，不是一種嚴密的方法。 ^[2] 

當動態(tài)模型誤差在濾波過程中未模型化或測量噪聲非正態(tài)分布時，線性Kalman濾波的可靠性均受到嚴重影響。楊元喜基于抗差M估計原理，建立了一種新的自適應抗差濾波理論，并討論了自適應濾波解的性質(zhì)。通過一個自適應因子平衡狀態(tài)預報參數(shù)和動態(tài)觀測值的權(quán)，在每一觀測歷元的參數(shù)估計中，采用抗差估計法控制觀測異常的影響。徐天河提出了改進Sage自適應濾波的新方法，若動態(tài)載體平穩(wěn)，則采用Sage自適應濾波，若載體出現(xiàn)擾動，則采用具有自適應因子的Kalman濾波。胡國榮和歐吉坤基Sage濾波提出了一種適用于高動態(tài)GPS定位的改進的自適應Kalman濾波方法。由于觀測向量和狀態(tài)預測向量可看成兩組隨機向量，則可基于方差分量估計和開窗協(xié)方差估計，自適應地確定載體運動方程信息的權(quán)，為此，提出了基于方差分量估計和開窗協(xié)方差估計的自適應濾波理論[gal。這些方法比經(jīng)典濾波和統(tǒng)計檢驗方法有了較大的改進，效果也比較明顯，但是抗差估計對觀測結(jié)構(gòu)比較差的情況存在粗差的轉(zhuǎn)移和淹沒問題，目前選取合適的抗差權(quán)因子還比較困難。
　　如何克服模型偏差對參數(shù)估計的干擾一直是一個比較棘手的問題，也是目前的研究熱點。測繪界的一些學者己將假設檢驗法拓展到卡爾曼濾波濾波中，Teunissen提出了與卡爾曼濾波并行操作的誤差探測、診斷與修復法；陶本藻提出兩步檢驗法，首先對濾波模型進行整體檢驗，如果檢驗失敗，再對觀測模型和狀態(tài)模型分別檢驗，定位觀測粗差和狀態(tài)異常并進行消除或補償。楊元喜，張雙成(2004)提出了一種基于移動窗口的函數(shù)模型和隨機模型系統(tǒng)誤差自適應擬合法?；谙嗤拇翱?，他們給出了相應的觀測向量和狀態(tài)預測向量的協(xié)方差矩陣估計方法，利用經(jīng)系統(tǒng)誤差修正后的觀測向量和狀態(tài)預測向量及相應的協(xié)方差矩陣，再進行動態(tài)導航濾波計算，能有效提高導航解的精度。

在動態(tài)定位中，濾波技術是影響系統(tǒng)性能即定位精度的一個關鍵因素。由于卡爾曼濾波最初提出的濾波理論只適應線性系統(tǒng)，而許多導航定位系統(tǒng)的量測模型都具有不同程度的非線性，因而就要求人們?nèi)パ芯亢吞剿鬟m合于組合導航系統(tǒng)特點的濾波理論和方法。Sunahara等人提出并研究了擴展卡爾曼濾波，將卡爾曼濾波理論進一步應用到非線性領域，EKF的基本思想是將非線性系統(tǒng)進行線性化，然后進行卡爾曼濾波，因此卡爾曼濾波是一種次優(yōu)濾波。房建成，萬德鈞建立了一種新的GPS動態(tài)定位擴展卡爾曼濾波模型及其自適應算法，大大提高了GPS動態(tài)定位擴展卡爾曼濾波器的跟蹤能力。郭杭研究了迭代擴展卡爾曼濾波計算方法，并將其用于GPS數(shù)據(jù)的實時處理。賈志軍針對GPS定位系統(tǒng)基于卡爾曼濾波器提出了一種自適應擴展卡爾曼濾波器算法。張文明基于擴展卡爾曼濾波，研究了GPS多徑抑制技術。然而擴展卡爾曼濾波存在實現(xiàn)性差、計算量大、估計精度低等缺陷，這些問題起源于標準EKF是取Taylor展開式的一階近似，為提高估計精度也可取二階近似，構(gòu)成SONF濾波，但其實現(xiàn)復雜性和計算量大大增加。Peiliang Xu利用Bayes原理對EKF濾波和SONF濾波進行了研究。