全球定位系统(Global Positioning System，GPS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)联合导航系统是目前进行空中、海上和陆地导航和定位最为理想的系统。首先GPS和INS本身就是当代最先进的导航定位设备；其次，GPS和INS具有优势互补的特点，一方面，GPS校正INS长时间的误差积累。另一方面，INS可以改正GPS周跳，在GPS信号失锁时进行精确地内插。实现GPS和INS可有不同的组合方案以满足使用者的不同的要求。 作为一种最优估计理论的数据处理方法，卡尔曼滤波(Kalman filter)为组合导航系统提供了理论基础，联合导航的基本原理是在导航系统观测输出量的基础上，利用卡尔曼滤波去估计系统的各种误差状态，并用误差状态的估计值去校正系统，以达到系统组合正确求取导航物体状态的目的。 本文首先简要地介绍了GPS、INS和卡尔曼滤波的基本知识，再讨论基于卡尔曼滤波GPS／INS进行组合的一些方法和特点，从而设计改进卡尔曼滤波的方法。本文附有程序，用Delphi语言进行卡尔曼滤波算法实现，结合动态数组技术，设计的卡尔曼滤波器可以输入不同维数的状态参数及观测参数，对各种条件不同、精度不同的滤波模型具有一定的普遍意义。最后本文给出一个飞行器的实例，数据显示组合滤波方法的不同产生结果的误差具有明显的差异，改进后的卡尔曼滤波取得了满意的效果。