Le positionnement précis avec un récepteur GPS autonome ou utilisant des corrections différentielles est connu pour être fortement dégradé dans un environnement contraint (conditions urbaines ou suburbaines) en raison d'un masquage fréquent du signal, d'un fort effet de trajets multiples, de fréquents sauts de cycles sur la mesure de phase, etc. L'objectif de cette thèse est alors d'explorer la possibilité de réaliser un positionnement précis avec une architecture à faible coût : en utilisant plusieurs récepteurs monofréquence à faible coût avec une géométrie connue pour permettre la détermination de l'attitude du véhicule et l'amélioration des performances RTK. Dans cette thèse, nous avons premièrement proposé une méthode qui comprend un réseau de récepteurs à géométrie connue pour améliorer les performances du RTK dans différents environnements. En tirant parti des informations d'attitude et de la géométrie connue du réseau de récepteurs, l'amélioration de certaines étapes internes de positionnement précis RTK peut être réalisée. Le module de navigation à implémenter dans ce travail est un filtre de Kalman étendu (EKF). Les performances de notre proposition d'architecture de navigation à deux récepteurs sont ensuite étudiées pour quantifier les améliorations apportées par la redondance de mesures, dont le nombre est doublé. Ce concept est d'abord testé sur un simulateur pour valider l'algorithme proposé et donner une référence des performances de notre système multi-récepteurs. Les modèles mathématiques des mesures de pseudodistance et des mesures de phase sont implémentés dans un simulateur réaliste. Différents scénarios sont conduits dont la variation de la distance entre les 2 antennes du réseau de récepteurs, la géométrie de la constellation de satellites et l'amplitude de la mesure du bruit pour valider l'influence de l'utilisation d'un réseau de récepteurs. Les résultats de la simulation montrent que notre système RTK multi-récepteurs est plus robuste au bruit et à une dégradation de la géométrie de satellites, en termes de taux de fixation d'ambiguïté, et obtient une meilleure précision de positionnement dans les mêmes conditions par rapport au système à récepteur unique. De plus, notre méthode permet d'obtenir une estimation relativement précise de l'attitude du véhicule qui fournit des informations supplémentaires au-delà du positionnement. Afin d'optimiser notre traitement, la corrélation des erreurs de mesure affectant les observations effectuées par notre réseau de récepteurs a été déterminée. Ensuite, les performances de notre algorithme de détection et de réparation de sauts de cycle mono-fréquence en temps réel ont été évaluées. Ces deux études ont fourni des informations importantes afin d'ajuster notre filtre de Kalman. Les résultats obtenus à partir de la simulation nous incitent à utiliser des données réelles pour vérifier et améliorer notre modèle multi-récepteur. Des tests basés sur des données réelles collectées autour de Toulouse, en France, sont utilisés pour tester les performances de l'ensemble de la méthodologie, où différents scénarios sont menés, notamment en faisant varier la distance entre les 2 antennes du réseau de récepteurs et les conditions environnementales (ciel ouvert, suburbain et urbain contraint). La thèse a également tenté de tirer parti d'une double constellation de GNSS, GPS et Galileo, pour renforcer davantage la solution de position et l'utilisation fiable des mesures de phase de porteuse. Les résultats montrent que notre système RTK multi-récepteurs est plus robuste aux environnements GNSS dégradés. Nos expériences sont en corrélation favorable avec nos résultats de simulation précédents et soutiennent en outre l'idée d'utiliser un réseau de récepteurs avec une géométrie connue pour améliorer les performances RTK.