随着北斗卫星导航系统的逐渐完善和北斗/SINS组合导航技术的发展,北斗/SINS组合导航系统已经开始应用于航空、精准农业等领域,但是对于北斗卫星信号失锁时组合导航精度下降的问题仍是目前的研究热点之一。论文针对北斗/SINS组合导航系统的小型化以及北斗卫星信号失锁时导航系统导航精度急剧下降的问题,开展了以下研究。首先,研究了捷联式惯性导航系统的基本原理和误差方程的推导过程,并对课题组已有的基于KF和SVR的北斗/SINS松组合导航数据融合方案进行了改进,将KF估计得到的速度误差作为训练目标,并对训练数据进行实时更新。其次,研究了KF和SVR算法的基本原理,在此基础上推导了KF的状态空间模型;研究了SVR的序列最小最优化训练算法的实现原理,构造了适用于训练数据的混合核函数,采用网格交叉寻优算法对影响SVR预测性能的主要参数m和σ进行在线寻优,结合离线确定的C和ε参数采用SMO算法对速度误差SVR预测模型进行训练。第三,研究了基于ARM Cortex-M7内核的微控制器STM32F767、微惯性测量单元ADIS16405和北斗卫星导航接收机UB280使用方法,搭建了北斗/SINS松组合导航硬件系统,并对硬件系统进行了测试。最后,根据改进的SVR/KF数据融合方案设计了组合导航系统软件。软件包括SINS解算、卡尔曼滤波、SVR训练数据保存、SVR参数寻优、SVR训练和SVR预测等子程序。同时通过使用STM32F767的DSP指令库,保证组合导航算法的运算速度和精度。转台和跑车实验结果表明:改进的SVR/KF数据融合方案不但能够解决北斗卫星信号失锁时组合导航精度急剧下降的问题,而且在ARM Cortex-M7微处理器上是可实现的。论文的研究结果为组合导航系统算法的优化和微处理器的选型提供了可以借鉴的思路。