惯性导航系统由于其感测元件—陀螺仪的漂移造成导航系统误差随时间不断累积,本文利用天文导航系统,结合信息处理技术,探讨了惯性/天文组合导航系统的相关问题。论文首先对一组实际陀螺漂移数据进行了建模。根据陀螺漂移的特性,提出采用经验模分解的方法对其趋势项进行提取,但传统的经验模分解方法存在局部均值估值不准,插值过程存在端点效应的问题,因此,本文又引入二拍自适应滤波及自适应边界估值来对原方法加以改进; 在成功提取趋势项后,通过采用时间序列的分析方法,建立了陀螺漂移平稳时间序列的自回归滑动平均模型; 并得出陀螺漂移模型可近似为常值加一阶马尔可夫过程这样一个结论。论文接着介绍了惯性/天文组合模式的最新进展,并在有关文献基础上结合建立的陀螺漂移模型推导出了以四元数误差和陀螺漂移为状态变量及以误差四元数和陀螺漂移为状态变量的两种组合模式,并给出了组合导航系统的状态方程和量测方程; 通过对几种组合模式的比较,选取了适合于本文的组合模式。讨论了卡尔曼滤波及其两种自适应滤波方法,并对滤波方式和组合导航系统的校正方式进行了简单比较,选定了组合系统的滤波和校正方案。最后利用卡尔曼滤波和自适应滤波对选取的组合模式进行了仿真,并对滤波的发散进行了有效抑制; 通过对仿真结果的分析,进一步比较了组合导航系统的组合模式和滤波方法,得出了适合于实际应用的方案。