载波相位测量中整周模糊度的快速准确固定是GNSS实时高精度定位的关键技术。一旦载波相位模糊度能够进行准确固定，那么载波相位观测值就能转化为精确的距离观测值，从而实现精密定位与导航。随着四大全球卫星导航定位系统的持续建设与日益完善，未来在轨服务卫星的数量将会得到显著增加，这将导致观测方程的数量显著增加，从而不可避免地带来模糊度维数的显著增加，将会直接影响现有模糊度解算方法的解算效率。为了提高现有的以整数最小二乘模糊度降相关平差法为基础的模糊度解算算法的效率，本文从如何提高降相关算法的效率和质量着手进行了相关研究，主要研究内容及成果如下：
　　1)介绍了载波相位测量的相关数学模型，包括伪距测量观测方程和载波相位测量的非差、站间单差和站星双差这三种常用解算模式的观测方程，以及泰勒展开如何对模糊度解算需要用到的双差载波相位测量方程进行线性化，作为模糊度解算前期工作的理论基础。
　　2)介绍了整数最小二乘估计求解模糊度的数学模型，探讨了LAMBDA算法、LLL算法和SEQR算法三种基于整数最小二乘估计的常用降相关解算方法原理，通过不同维度的数值模拟实验和实测数据实验对三种算法的降相关时间、搜索时间、整体解算时间以及条件数进行了对比分析，结果表明采用排序策略的SEQR降相关算法在解算模糊度时更有优势。
　　3)针对排序策略如何作用于降相关算法并对其解算效率产生影响的问题，利用自然升序策略、对称旋转策略以及扰动升序策略分别与基于下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法进行组合构成了三种排序降相关算法。通过模拟实验和实测实验对三种排序降相关算法的降相关时间、搜索时间、整体时间、Bootstrapping成功率以及条件数进行了对比分析，结果表明排序策略提高降相关效率和质量的关键在于必须要对条件方差向量进行一定方向的排序或者对条件方差向量中单个元素的数值进行不同程度的约减，使条件方差向量中的元素趋近于相等；同时也证明了条件数并不能较好的评价降相关质量，仅能评价降相关矩阵的对角化程度，而过高的对角化程度并不能提高搜索效率，反而会影响降相关效率和整体解算效率。
　　4)为了进一步量化排序策略对降相关性能的影响，提出一种评价降相关质量的新指标，该指标利用降相关后的协方差矩阵条件方差标准差来评价降相关算法的搜索效率。对三种排序降相关算法的条件方差标准差和搜索时间进行模拟数据和实测数据的对比实验，结果表明条件方差标准差与搜索时间基本呈正相关，可以在一定程度上反映算法的降相关质量。
　　5)利用对称旋转排序策略和延后降相关策略对基于下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法(LIGT算法)进行了改进。通过不同维数的数值模拟实验可以看出，对称旋转排序策略减少了相邻条件方差交换次数，延后降相关策略减少了整数高斯变换次数。两组实测数据实验的解算时间对比结果表明，在两种改进策略的共同作用下，改进算法(MLIGT算法)相较于LIGT算法和SEQR算法，在降相关效率和整体效率上会得到较为显著的提升，并且拥有较好的解算时间稳定性。