摘要：INS/GPS的组合导航能克服GPS在小范围内精度不高及在隧道、高楼林立下等环境中容易丢失信号的缺点,同时能利用GPS数据来修正INS系统在时间长精度变差的情况；此种组合导航极为广泛地应用到导弹、飞机、机器人导航、车辆自动驾驶等领域。因此研究INS/GPS的组合导航有着极为重要的工程应用价值与意义。本文对惯性导航计算过程进行详细的推导,对姿态矩阵的计算进行设计。在惯性导航的仿真中建立起加速度计与陀螺仪的模型,根据惯性导航计算编写出惯性导航程序,并且利用大圆导航方法设计出载体的飞行路径,设定好载体运行的姿态角变化情况,通过惯性导航计算出位置、速度、姿态信息与仿真给定的信息比较来验证所编写的惯性导航程序的正确性与计算精度。建立惯性导航系统的位置、速度、姿态误差模型。考虑到姿态误差角的大小,建立起在姿态角误差较小情况下的线性化误差模型；同时也建立起地向姿态角较大其他两个姿态角较小情况下的误差模型。并对惯性导航系统的初始对准进行研究,结合实验中的GPS信号数据利用卡尔曼滤波器进行精对准研究。研究卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用,对线性离散卡尔曼滤波器进行推导；研究了自适应卡尔曼滤波并提出改进的基于新息协方差的渐消卡尔曼滤波。利用星网宇达公司的型号为XW-ADU7612的姿态方位组合导航系统在中南大学新校区进行跑车实验。对推导的线性误差模型利用卡尔曼滤波对INS/GPS组合导航进行数据处理,其中对GPS信号丢失50秒的情况也进行深入的研究。研究无迹卡尔曼滤波器,在其中主要推导采样过程及计算过程,并对系统误差模型为非线性的情况利用UKF滤波器进行滤波计算。