随着现代科学技术的高速发展,导航技术因其高精度、高动态和高可靠性等优点已成为备受人们关注的热门领域。其中,全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）历经50余年的发展也越来越成熟。但是,单一的GNSS存在适用环境局限性和抗干扰能力差等问题。GNSS与捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）相结合可以有效改善两者各自的缺点,显著地提高系统整体的导航性能。本文针对GNSS/SINS组合导航优势互补的特性,对其关键技术进行了论述研究,设计并实现了GNSS/SINS组合导航定位系统。本文的主要研究工作和创新性成果如下:首先,在GNSS、SINS和组合导航的研究背景及研究现状的基础上,介绍了GNSS/SINS组合导航系统的基本理论。主要包括:本文使用的多个空间坐标系及其相互间的转换关系、GNSS的基本原理和定位方法、SINS的基本原理和更新算法以及三种不同组合方法的对比分析。其次,对SINS的误差模型进行建立与仿真,其中包括推导速度、位置和姿态误差方程,分析了SINS＿IMU误差的具体成分及其来源,并利用Allan方差法对实测的IMU数据进行分析,得到其各项随机误差的分布图。对SINS的静态误差传播进行仿真,通过数值分析得到陀螺仪零偏和随机误差是影响SINS导航精度的主要误差参数。然后,在SINS不同误差参数的基础上,建立了GNSS/SINS松组合系统方程,并通过经典卡尔曼滤波算法对其进行仿真验证。对四种常用的非线性滤波算法进行仿真对比,其对比结果为组合导航的不同应用环境提供了不同的算法选择。针对GNSS常常失锁而导致组合导航滤波发散的问题,建立了一种基于LMBP神经网络的辅助模型,仿真结果表明:该模型可以很好地抑制GNSS失锁情况下的滤波发散,显著提高了组合导航系统整体的定位精度。最后,在组合导航理论知识的基础上,设计了GNSS/SINS松组合导航系统硬件板卡。此板卡的控制核心为Arm Cortex-M4,GNSS的接收机为UBLOX＿M8T,SINS的惯性器件为ADIS16405。为了更好地实时监控组合导航系统的数据变化是否与实际情况相符,还开发了GNSS/SINS组合导航的可视化监控软件。在此基础上,进行了实际的车载实验,从而验证了本文所设计的松组合导航系统的有效性和精确性,本文的研究成果具有较强的实际工程应用价值。