随着现代导航系统的不断发展和完善，一方面，导航系统被广泛应用于航空航天、船舶运输、无人机、导弹制导、工业机器人控制、汽车自动/辅助驾驶系统等越来越多的军用和民用领域；另一方面，随着现代电子技术，尤其是半导体工艺的进步，以及人类航天事业、国防工业的飞速发展，人们对现代导航系统提出了更高精度、更高实时性，更加微型化的要求。作为第三代惯性导航传感器材料——MEMS（微电机系统）的出现，以及捷联惯性导航理论的发展和完善，使得导航系统的微型化得以实现；高性能微控制器，尤其是以ARM公司的带DSP功能的Cortex M4系列微控制器的出现，为实现现代导航系统的微型化、低功耗和高智能性提供了良好的处理器平台基础。本课题首先研究捷联惯性导航系统中的MEMS传感器误差补偿机理和补偿方法，提出采用多传感器数据融合的互补滤波和Kalman滤波，提高了导航传感器的精度；在此基础上介绍基于四元数理论的捷联惯性导航姿态解算，然后对飞行载体进行仿真建模，提出载体飞行轨迹数据生成算法；接着，针对GPS/SINS组合导航，在保证算法精度和易于嵌入式系统实现的基础上，提出一种基于预报残差向量构造自适应因子的自适应Kalman滤波算法，并在Matlab中进行验证和分析，确定其可行性。最后在STM32F4嵌入式硬件平台上实现10维度MEMS传感器数据融合算法，并基于此实现捷联姿态解算和GPS/SINS组合导航，验证其可靠性和实时性，实验结果表明该系统能够满足市场对导航系统的低成本、微型化、高实时性的要求。