北斗卫星导航定位技术日趋成熟,已广泛应用于国防、智能交通以及农业等各个领域,可以满足全天候、实时、高精度定位,且误差不随时间累计。惯性导航具有完全自主、独立的特点,短时精度高,其中使用广泛的MEMS＿IMU元件具有低成本、重量轻、抗强冲击等优势。里程计是一种自主式测量传感器,根据航位推移原理可用于估计载体前进的距离,结合外部姿态信息即可推算出载体位置。本文结合三种系统的优势,主要研究内容及创新点如下:（1）运用Allan方差分析MEME-IMU数据,辨识出MEMS陀螺实际的随机噪声,分析其统计特性并用于系统模型建立,提高惯性导航解的贡献。（2）研究了卫星导航定位原理,针对卫星伪距单点定位误差方程状态模型未知及状态噪声难以准确获得,提出ASRUPF算法,可避免误差方程线性化时产生截断误差,确保协方差矩阵非负定,可有效提高滤波性能,提升单点定位精度。（3）针对单一系统无法保证复杂环境下导航性能的可靠性、稳定性,研究了融合北斗、惯性传感器、里程计的松组合模型;为解决模型高维状态估计问题,引入五阶球形径向容积准则进行数据处理,可加快状态误差估计的收敛速度,误差反馈校正后提高定位精度。（4）针对卫星信号短时缺失无法正常定位时,提出一种基于LSSVR的机器学习改进算法。通过预测BDS伪位置进行组合导航解计算,并利用预测残差构建抗差自适应因子抵制观测数据中可能出现的粗差,短时精度与惯导/里程计组合相近,可满足组合系统导航的持续性。