高精度的位置姿态系统是航空摄影测量、车载移动测图领域的重要组成部分，本文以SINS/DGPS组合定位定姿为研究对象，围绕SINS/DGPS组合模型和提高系统精度的关键技术展开研究，内容包括惯性元件的随机误差分析、SINS/DGPS数据处理方法、INS辅助DGPS整周模糊度解算、INS辅助DGPS周跳探测以及后处理中的平滑滤波算法等。　　本研究主要内容包括：⑴系统分析了惯性元件随机误差的类型及处理方法。指出了随机误差在功率谱密度图和Allan方差图上的表现形式，从频域上将随机误差分为高频噪声和低频噪声，研究了小波变换在处理高频噪声方面的特点，建立了用于处理低频噪声的ARMA模型，比较分析了不同运动状态下的处理效果。将经验模态分解引入随机误差处理中，经验模态分解具有完全数据驱动的特点，克服了小波变换中选取小波基的主观性，建立了其静态和动态的处理模型，并比较了小波变换和经验模态分解的效果。⑵提出了一种基于经验模态分解消噪的SINS/DGPS紧组合模型。在组合周期内，将IMU输出的原始观测信息累积，并进行EMD消噪，利用消噪之后的数据进行惯性导航解算，得到载体的位置、速度和姿态信息。然后与DGPS观测数据一起利用紧组合模式估计载体的运动状态误差和惯性元件误差，并进行实时闭环修正。实测算例表明，该模型能够进一步提高精度，尤其对于提高组合周期内的精度具有积极意义。⑶构建了SINS/DGPS数据处理模型。重点研究了基于载波相位的SINS/DGPS松紧组合模型，对其特点进行了详细分析，在松组合中将惯导的位置及其协方差信息作为定位种子提供给DGPS系统，加快解算整周模糊度。在紧组合中充分利用双差伪距、伪距率、双差载波相位以及惯导的位置信息，通过卡尔曼滤波器，估计整周模糊度、载体的运动状态以及惯性元件误差，保证了模糊度的快速解算以及可见卫星数较少时的精度。并通过算例比较分析了基于差分伪距的松紧组合模型和基于差分载波相位的松紧组合模型的处理精度，结果表明在观测条件较好时，松组合与紧组合结果并无大的区别，但在可见卫星数较少时紧组合体现了较大的优势。⑷提出了一种基于双卡尔曼滤波器的双差载波相位紧组合方案。由主卡尔曼滤波器完成导航状态误差以及惯性器件误差估计，次卡尔曼滤波器完成模糊度的解算。分别建立了主次卡尔曼滤波器的滤波方程，次卡尔曼滤波器利用伪距、载波相位以及惯导信息快速解算浮点模糊度，并利用LAMBDA算法得到其整数解。主卡尔曼滤波器利用获得的整周模糊度参数，将载波相位观测方程变为不含整周未知数的测相伪距方程，然后与惯导数据进行紧组合，得到导航状态误差以及惯性器件误差的估计。实测算例表明该方法能够快速解算模糊度，得到较高的组合精度。⑸深入研究了SINS辅助DGPS整周模糊度解算及周跳探测技术。分析了SINS辅助模糊度解算的原理，通过SINS提供的位置信息减小模糊度浮点解的协方差矩阵，缩小搜索空间，加速模糊度固定。利用ADOP值和模糊度精度提高百分率两个指标评价了直接法、两步法和全组合法的辅助效果。阐述了INS辅助周跳探测的原理，引入了两种周跳探测的方法，累加和测试方法和DIA方法，比较分析了两种方法的特点。通过实测算例对INS辅助DGPS模糊度解算和周跳探测方法进行了验证，结果表明有效的辅助效果和探测方法均是以INS提供高精度的位置信息为基础，失锁时间过长，探测能力下降甚至不可用。⑹提出了基于载波相位SINS/DGPS紧组合的平滑滤波模型。将平滑滤波应用于紧组合后处理中，并通过算例比较分析了处理前后的效果，结果表明平滑滤波能大幅提高位置、速度和姿态的精度。将平滑结果与 IE8.4软件后处理结果作比较，在观测良好的条件下，水平定位误差在1cm左右，高程为2cm，俯仰和横滚角误差分别为0.007°和0.005°，航向角误差为0.018°，均达到了较高的水平。⑺研究了SINS/DGPS失锁段数据处理方法。针对卫星信号完全失锁的时间段，指出了RTS平滑需要注意的关键问题，将预测值作为更新值保存，即可完成失锁段的反向平滑。算例分析表明该方法能大大提高组合精度，幅度可到50％~90%。同时引入了一种参数误差模型算法，该方法只需利用失锁前惯导的误差和重捕时刻惯导的误差，来估计失锁区间内每个时刻的误差，结果表明对做简单运动的载体，方法较为可靠，精度提高可达50%以上，但对于机动性较强的情况，可靠性不高。