随着测绘科学技术的迅速发展,测绘新装备也不断涌现,其中移动测量技术已成为测绘界的发展前沿技术之一。在移动测量系统中动态定位处于基础位置,为其他传感器的数据解算提供位置基准。全球卫星导航定位系统可提供高精度位置信息,而且定位误差与观测时间无关,但会受到外界环境的影响。惯性导航系统具备独立自主且与外界环境无关,能够独自输出导航信息的优点,但导航误差会随观测时间增长快速变大。GNSS/INS组合导航能最大程度的利用两者的长处,为移动测量提供高精度、高稳定性的位置信息。论文主要对如下几方面展开研究:(1)对卫星导航定位原理进行分析,推导三系统(GPS、GLONASS、BDS)的差分观测方程,然后给出四种常用的线性组合,最后对最小二乘解算与不同的随机模型进行分析,对比不同随机模型的精度。(2)对单历元定位算法进行研究学习,给出完整的单历元模糊度搜索策略,该策略主体思想是先固定宽巷模糊度再约束固定基础模糊度。信噪比可以反映观测质量的高低,因此提出根据信噪比分组的模糊度搜索方式。通过实验分析该方法对模糊度搜索固定效率有提升效果,满足动态定位的要求。(3)对捷联式惯导基本原理展开探讨学习,对其常用的坐标系进行说明并且将其相互之间的转换关系展开推导。然后推导了在当地导航坐标系下的导航方程与算法,分析三种常用的惯性导航初始对准方法,其中包括适用于实际工程的直接对准法。(4)以GNSS/SINS松组合模型为研究对象,给出其状态方程与观测方程,对标准卡尔曼滤波和抗差自适应滤波的基本原理进行讨论,针对GNSS/INS松组合提出利用预测残差建立自适应因子和抗差因子,以此来调节动力学模型与观测值之间的关系,减少模型异常与观测异常对滤波精度的干扰。通过实验数据分析,相较于标准卡尔曼滤波,改进的滤波模型能够提高精度,增强稳定性。