随着科学技术与社会经济的蓬勃发展,导航定位技术在各个领域被广泛应用。捷联惯性技术(Strapdown Inertial Navigation)凭借结构简单、短时精度高、完全自主等优势,成为现代导航技术中不可或缺的一部分。为了增强捷联惯性系统(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)在复杂环境下的性能、进一步提升其长期稳定性,对SINS进行全面的误差分析必不可少。本文针对SINS的圆锥误差、器件误差、非线性误差模型等问题进行讨论,旨在为SINS误差分析与实验仿真提供理论基础。SINS用“数字平台”取代机械平台,其姿态解算精度是保证系统精度最为重要的一环,然而在圆锥运动、短时大机动等复杂运动中,姿态解算算法固有的“不可交换误差”会使“数学平台”发生偏移,严重影响系统精度。“N+p”子样算法是一种基于频域泰勒展开的圆锥补偿算法,该算法利用之前姿态更新周期与本周期的陀螺仪采样进行圆锥补偿。通过仿真实验我们发现,当子样数超过四子样时,“N+p”算法的性能已经不能提高,甚至有所下降,这与该算法的预计不符。同时“N+p”算法在推导过程中并未考虑周期分量对圆锥误差的影响,算法仍存在改进的余地。本文针对“N+p”子样圆锥优化算法,深入研究了该算法的圆锥误差补偿精度,给出新的“极限精度”表达式代替原有残差估计公式。更进一步,为了突破“N+p”算法的极限精度,本文对圆锥误差的周期分量进行了研究,以“N+p”算法为基础,提出了一种基于圆锥周期分量补偿的改进“N+p”算法。实验表明：对于中低频段(20Hz以下)的圆锥振动,使用改进“N+p”算法能明显提高圆锥补偿精度。SINS系统的误差源可以归结为三类：传感器量测误差、空间不对准、时间不同步。在中低精度的工程应用中,量测误差造成的精度损失往往远大于其他误差,但是在高精度应用领域,空间不对准与时间不同步造成的误差却不可忽视,在振动、大机动等复杂环境下,它们引起的误差甚至超过了量测误差。本文从SINS误差源的分类入手,对位置杆臂与“尺寸效应”在不同机动状态下的传播特性进行了研究；对振动环境下,抖动偏频激光陀螺整周期采样误差进行了分析与仿真验证；对加表整体延迟误差进行了详细分析；最后本文进行了仿真实验,针对量测误差、不正交误差、位置杆臂、“尺寸效应”等误差源及其耦合作用对系统误差的影响进行了研究。传统SINS误差方程以导航微分方程为基础,通过泰勒展开等方法,忽略方程中一阶以上的误差项,得到近似的一阶线性方程,在方程中误差耦合项被省略,导航误差表现为简单的线性叠加。在高频振动、大机动、瞬时冲击等复杂环境下,这种一阶误差方程往往难以准确描述系统的误差传播特性。本文从导航微分方程入手,研究并建立了SINS非线性误差方程,并结合UKF滤波算法,给出了一种二阶精度的组合系统误差分析方法。在工程应用与理论研究中,进行数字仿真是必不可少的环节。本文在介绍WinForns、GDI+、三维可视化等软件开发方法的基础上,结合轨迹反演算法与SINS算法设计了SINS仿真平台,为后续的研究工作提供了坚实的基础。