基于位置服务(LBS)的数据共享相关业务的迅速增加,使得定位技术作为克服空间障碍和辅助生活的关键技术受到了越来越多的重视,对于户外的一些应用,GPS被认为是应用于定位当中的最佳选择。同时,随着开源飞控以及无人机技术的更新和发展,民用无人机迎来了井喷式的发展,应用前景十分广阔,无人机凭借其用途广泛、使用高效、费用较低等特点,在农林、气象、通信、电力、摄影、灾害监测、地质勘测、空中交通管制等领域均有应用。利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时,由于观测的历元较少,经典的LAMBDA算法会因为周跳、残余误差大导致整周模糊度无法求解。针对这一问题,研究了基于Kalman滤波的改进LAMBDA算法。通过对单点定位的结果进行卡尔曼滤波,作为更高精度的浮点解。再利用滤波后的浮点解及其协方差矩阵进行LAMBDA求解,改善了模糊度求解的速度和成功率。为验证所提算法的有效性和可行性,基于户外真实环境进行了实验。实验结果表明,相对于传统的LAMBDA算法,所提出的算法显著地提高了定位的精度,满足了实际应用当中的需求。最后,在高精度定位算法的基础上,提出了一种基于高精度GPS定位的姿态追踪算法。该算法用于实时监测无人机的横滚、俯仰、偏航的角度变化,在不采用传统的惯性传感器IMU的情况下,摆脱了温度、电流、磁场等因素的干扰,提高了无人机的安全可靠性。