组合导航系统就是利用几个导航系统所提供的信息，通过综合处理以获得最佳导航信息的一种系统。本文以我国具有自主控制权的北斗导航卫星和长河二号为依托，结合国际上的卫星导航主流系统GPS，对导航信息实现组合，构成北斗/GPS/罗兰C组合导航系统。本文重点研究了导航系统的建模中模型参数的估计，状态的最优滤波以及组合导航的融合估计问题。　　首先，阐述了卫星导航和无线电导航原理，介绍了时间系统和常用坐标系统的定义，讲述了统一时间系统的常用方案，推导了不同坐标系的转换关系，以及组合导航系统坐标系统的统一过程。　　其次，以卡尔曼滤波作为最优的状态估计技术，在GPS导航的定位和测速中，分别在接收机处于静态和动态的情况下，验证了卡尔曼滤波相对于最小二乘平差法的优越性。为保证滤波的收敛，加入了序列滤波、UD分解卡尔曼滤波和渐消因子的应用;为增强导航系统的稳定性，验证了自适应卡尔曼滤波和抗差卡尔曼滤波在导航中的实用性。　　最后，本文以信息融合为基础理论，研究并验证了两种数据融合方案在组合导航上应用的可行性，即基于熵理论的数据融合方案和基于小波熵的数据融合方案。设计了北斗/GPS/罗兰C组合导航系统的总体方案，其中包括组合导航系统的架构、状态估计方法和容错方案等。以卡尔曼滤波作为北斗/GPS/罗兰C组合导航系统的状态估计方法，分析了联邦器中信息的结构和分配，设计了相应的类联邦式滤波结构，并提出了类联邦滤波器的概念。最后用几何精度因子对组合定位结果进行衡量以及加入了自主完善监控技术在组合导航中的应用。　　本课题研究表明北斗/GPS/罗兰C组合导航系统能够有效地利用各子系统的信息，使最后提供给用户的位置、速度信息的可靠性得到极大提升，定位精度可比任何单一导航系统的精度提高约20％-60％。