初始对准技术是惯性导航的基础，其对准的精度和速度决定了惯性导航系统的导航精度和启动速度。近年来，低精度惯性导航系统在一些飞行器上得到了广泛应用，但是低精度惯性导航系统内部的陀螺仪精度太低，无法完成自对准，需要和GPS等外部设备组合进行空中动态对准。另一方面，一些制导炮弹和飞机的导航系统需要在飞行中进行启动或重启，同样需要惯性导航系统与GPS等设备进行空中对准。然而，现阶段的空中对准算法依然存在对准速度慢、对准精度低等问题，因此研究如何实现SINS/GPS系统的快速空中对准具有重要的价值和意义。
　　本文针对SINS/GPS组合导航空中对准的粗对准和精对准进行研究，提出了一种快速自适应无迹卡尔曼滤波空中粗对准算法和一种改进的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波空中精对准算法。具体内容如下：
　　首先，对初始对准算法及其所涉及的滤波算法的研究现状进行了介绍，分析了现有算法所存在的缺点，指出了本课题的主要研究内容。
　　其次，对捷联式惯性导航系统初始对准的基础知识进行了介绍，其中主要包括初始对准常用坐标系、姿态的数学描述和捷联式惯性导航系统的基本原理。并对传统的静基座粗对准和精对准算法应用于不同精度惯性器件时的对准精度进行了仿真分析。
　　再次，对现有的最小二乘优化的空中粗对准算法进行了研究和仿真，分析了其优点和不足。在最小二乘优化的空中粗对准算法基础上，对无迹四元数滤波空中粗对准算法进行研究，并对其滤波过程增加了闭环反馈，仿真结果表明，算法增加了闭环反馈后的对准效果更好。针对前两种粗对准算法都存在累积误差的问题，提出了快速自适应无迹卡尔曼滤波空中粗对准算法，算法中使用自适应无迹卡尔曼滤波对失准角和陀螺仪常值漂移进行估计，克服了粗对准算法中惯性器件误差累积的缺点。通过仿真以及跑车实验验证了所提出的粗对准算法的有效性。
　　最后，对SINS/GPS系统空中精对准算法进行了研究，建立无小失准角假设的非线性系统误差方程，保证精对准过程中系统模型的精度。考虑量测噪声对精对准的影响，设计改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法进行滤波估计。为了提高对准算法的鲁棒性，使用卡方检验检测GPS异常值，并在滤波算法中加入刻度因数，用来减弱异常外部量测对系统的影响。考虑到精对准算法计算量大的问题，对UKF算法的采样策略进行更改，降低了算法的计算量。为了防止滤波的过度收敛现象，在算法中加入遗忘因子，改善滤波的收敛性能。最后通过仿真以及实验验证证明了改进算法的有效性。