将两种或者两种以上的导航系统通过合适的方式组合为一种导航系统称为组合导航系统,组合导航系统能够克服单一系统存在的缺点,同时也提高导航系统的精度。组合导航系统具有巨大的军事、民用价值和广阔的应用前景,而滤波算法是组合导航系统中的一个关键性技术,滤波算法性能的好坏对组合导航系统具有较大的影响。常规卡尔曼滤波算法是组合导航系统比较常用的滤波算法,然而在工程应用中发现,由于系统模型和噪声模型的难以准确估计,从而使常规卡尔曼滤波算法在应用中出现精度下降甚至发散问题。所以文中应用自适应卡尔曼滤波算法来克服常规卡尔曼滤波算法在工程应用中所出现的问题。对于不同的滤波算法来说,其性能的优劣、是否适用于当前导航系统,都需要通过性能评估来判定。本文对组合导航系统滤波算法性能评估算法进行了较为深入的研究和设计。现将本文的主要观点阐述如下:(1)全面分析了组合导航系统中最基础和核心的算法—捷联惯性导航系统姿态算法和组合导航系统常规卡尔曼滤波算法:对捷联惯性导航系统姿态更新算法进行了详细设计;对组合导航系统进行了建模,设计了常规卡尔曼滤波算法;对其进行建模,并进行了仿真试验。(2)引入Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法来克服常规卡尔曼滤波算法所存在的由于模型不准确及计算误差产生的滤波发散从而影响导航精度的问题:对滤波发散的问题进行了分析,提出了Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法的一些改进措施;引入UD分解滤波算法,对基于UD分解的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行了设计,并对算法进行了仿真分析和对比试验。(3)在传统的滤波算法性能评估算法中,通过捷联算法及滤波算法所得导航参数和真实值之间的差异来评估其性能。而在实际环境中,精确的真实值一般难以获得。本文研究一种基于模拟测量的性能评估算法来克服传统的性能评估算法对真实值的依赖。仿真实验表明,这种性能评估算法不仅克服了对真实值的依赖,而且达到与传统的性能评估算法相同的评价结果。