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为满足高性能惯性/全球卫星导航系统(GPS)组合导航的要求,进一步提高卡尔曼滤波算法在组合导航定位中的解算精度,考虑利用逆向数据处理和加权平滑的融合算法,提出一种正逆向融合的卡尔曼滤波算法应用于惯性/GPS的松组合导航中。分析了正逆向融合的卡尔曼滤波算法的解算方法,并与普通正向卡尔曼滤波算法做出比较。实验部分采用车载传感器采集的实测数据,通过对两种方法解算结果的误差分析,表明了正逆向融合的滤波算法在定位精度方面优于传统正向滤波算法。