现代导航应用中惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)与全球导航卫星定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的组合由于实用性与互补性而被广泛应用于各行各业中。经典的GNSS/INS组合导航系统虽然可以通过GNSS信号修正惯性设备的漂移误差,但是其整体定位精度仍主要取决于惯性设备精度的高低。在复杂战场环境中,如GNSS拒止环境中,航天器的定位精度主要受惯性设备影响,而航天器惯性设备安装偏差角及设备随机误差等导致的加速度零偏是导致惯性导航解算误差的主要原因。在长时间无绝对定位信息输入的情况下,单纯惯导推算定位发散不可避免。同时在未来信息化作战中,集群作战是必然的作战方式,协同探测,包围,打击,任务相较于传统作战方式,更具高效性与安全性。因此基于以上的特点,如何通过集群抑制惯性导航解算误差自然成为了主流研究方向。本文重点研究了GNSS拒止环境下的多飞行器协同导航关键问题,主要内容如下:(1)首先介绍惯性导航基本工作原理,分析误差来源并给出导航误差方程,给出了多飞行器集中式卡尔曼滤波误差方程并推导分布式卡尔曼滤波误差方程以此解决高维运算量过大的问题,最后通过分布式卡尔曼滤波误差方程,推导出各飞行器误差影响因素方程,总结并归纳各类影响因素。给出应对措施(2)对于Zigbee测距进行天线方位角优化。(3)给出特定场景下的协同导航应用。本文提出的空间方位角优化算法通过距离约束极大延缓了惯性设备的漂移误差。通过定位实验验证,对Zigbee测距进行方向性优化后,显著提高Zigbee测距定位精度。最后通过特定场景实验,使用指纹与三边联合自适应定位算法,证明该算法能够敏感信号变化的同时,有效提高测距定位精度。