本文旨在提高惯性导航精度,对以下几个方面的问题进行了相应的研究工作,主要包括：捷联惯导系统和全球定位系统组合导航的研究和实现、基于粒子滤波在陀螺仪随机漂移估计中的应用研究、基于大失准角的惯导初始对准研究。论文的主要研究内容如下：1、从工程实际角度,探讨了微机电系统(MEMS)陀螺信号的降噪方法。首先,对陀螺的随机漂移信号进行预处理,建立非平稳条件下时变的ARMA模型；在此基础上采用可以应用于非线性系统的粒子滤波器及其改进型对陀螺仪误差信号进行降噪处理；并采用Allan方差分析技术对滤波结果进行了分析,实现了对误差源参数的识别。实验结果表明,该滤波和建模方法可以有效降低陀螺仪随机漂移误差,抑制陀螺仪信号中的噪声,并可以对其进行误差估计与补偿,在一定程度上提高了导航精度,并在实际应用当中得到了验证。2、为了进一步提高捷联惯导系统的初始对准精度,提出了大失准角误差条件下基于UKF滤波的SINS初始对准误差模型,该模型为非线性模型,且广泛的适用于系统模型噪声和系统量测噪声均为复杂加性噪声的情况,在此基础上采用了UKF (Unscented Kalman Filter)滤波方法。考虑到降低滤波计算量的需要和量测方程可简化为线性方程的情况,又进一步提出了简化UKF滤波方法。对捷联惯导系统的初始对准进行了仿真试验,结果表明利用大失准角条件下的SINS误差模型和简化UKF滤波方法可以有效且迅速的对系统进行对准,可以提高对准精度。3、运用卡尔曼滤波技术,建立了捷联惯导与GPS组合导航的状态方程和量测方程,并实现了信息融合。在此基础上,应用上述研究成果,设计并实现了捷联惯性导航软件系统的原型。