北斗卫星导航系统(BDS)可以提供高可靠性和高精度的导航定位信息,但北斗信号易被遮挡或受到误差因素干扰而影响信号质量。捷联惯性导航系统(SINS)是一种自主式导航,信号质量可以免受干扰,但误差随时间累积,且工作之前需要进行初始对准。BDS和SINS各有优缺点但二者性能互补,二者有机结合构成的北斗/SINS组合导航系统,其综合性能优于自身单一的导航,可以有效提升导航整体性能。本文从BDS和SINS存在的一些问题出发,研究了北斗/SINS组合系统的若干关键技术。针对SINS初始对准问题,研究了一种改进容积卡尔曼滤波算法。首先建立并分析SINS初始对准模型,然后根据初始对准模型方程的特点,在算法的时间更新阶段采用容积卡尔曼滤波并引入SVD分解协助协方差分解以保证数值稳定性以及引入L-M算法保证收敛性,算法的量测更新阶段采用卡尔曼滤波。最后实验结果显示,改进容积卡尔曼滤波算法提高了对准精度并且优化了解算效率。针对低成本的SINS姿态解算过程中,噪声干扰较大、精度不高以及漂移量较难控制的问题,采用一种基于PID控制的改进卡尔曼滤波算法。首先分别对加速度计和陀螺仪的信号数据进行姿态解算;然后以卡尔曼滤波为基础,引入约瑟型协方差避免奇异并且引入新息对观测噪声协方差进行调整,即形成改进卡尔曼滤波,再用改进卡尔曼滤波对经PID调节的加速度计、陀螺仪姿态信息进行优化融合输出。最后开展对比实验,结果显示基于PID控制的改进卡尔曼滤波算法提高了姿态解算精度。针对北斗/SINS组合导航系统观测数据存在的噪声而引起系统状态估计精度下降以及波动较大的问题,采用一种基于平稳小波变换的改进卡尔曼滤波算法。该算法首先通过平稳小波变换(SWT)对北斗数据去噪处理,然后以卡尔曼滤波框架为基础,引入H?滤波以提高稳定性,即形成改进算法,再用改进算法对SINS数据和已去噪的北斗数据进行信息融合并估算系统状态。最后开展对比实验,结果显示基于平稳小波变换的改进卡尔曼滤波算法性能更优。