随着现代导航技术的快速发展,导航系统的种类也越来越多元化,北斗卫星导航系统(BDS)是我国自主研制的全球导航系统,其提供的导航服务具有低成本、高精度等特点,越来越多的应用将围绕其进行展开,但是它的导航精度容易受周围环境因素的影响。而捷联式惯性导航系统(SINS)具有自主性强、信息完备、隐蔽性好等优点,故将SINS与BDS两者组合,这样可以弥补单一导航系统存在的不足,汰劣留良,得到更加精确可靠的定位结果。与单一的导航系统相比,在应对严苛环境,载体高动态机动等工程实际问题上,组合导航系统有着更加卓越的性能。本文主要对BDS/SINS紧组合导航系统方法展开研究,并采用H2/H∞混合滤波算法实现数据融合,以此达到减少导航误差的目的,提高系统的导航精度。首先介绍了北斗卫星导航系统、惯性导航系统以及组合导航滤波算法相关的理论,并对BDS/SINS紧组合导航系统进行数学建模。接下来选取了一组非线性函数模型方程组利用KF、EKF、PF、H∞和H2/H∞滤波算法进行仿真,分析出H2/H∞混合滤波算法的优势。并将H,和H2/H∞滤波算法应用在列车误差模型并通过MATLAB操作平台进行仿真实验,然后验证了H2/H∞混合滤波算法在信息融合滤波处理中的有效性。具体的研究方法和创新性如下:1、针对BDS/SINS紧组合导航系统的数据融合问题,采用H2/H∞混合滤波算法。通过在H∞设计的滤波器上加上H2的性能指标,实现在保证估计误差满足给定的扰动抑制下,使得估计误差的H2范数最小化;通过线性矩阵不等式法(LMI)来设计滤波器,并利用MATLAB中的LMI工具箱,使得线性矩阵不等式的求解更加便捷,克服了其他方法的不足。2、针对BDS/SINS的误差参量,构建了速度误差、位置误差、陀螺仪和加速度计等惯性器件的导航系统数学模型,仿真分析得到组合导航系统的性能优于单一导航系统;设计组合导航系统仿真器,将H∞、H2/H∞滤波算法应用在BDS/SINS组合导航系统中,通过对列车误差模型进行MATLAB仿真对比分析,验证H2/H∞混合滤波算法的有效性和可靠性。