本论文研究嵌入式环境下捷联惯性导航系统中的在线校正技术。实现捷联惯性系统在线校正的常用方法是采用Kalman滤波技术。然而，Kalman滤波要求准确的系统模型、确定的噪声统计特性。对于实际应用的惯性设备而言，由于工作环境、惯性仪表的物理特性、电子伺服回路噪声、传输过程的信号畸变等原因，误差特性会发生变化，因此，如何改进姿态算法，估计仪表误差等都是重要的工作。为克服Kalman滤波的局限性，本文还引入了H<,∞>滤波技术。另外，捷联惯导系统的功能近年来变得越来越复杂，组合技术的发展使得操作系统对实时性、稳定性、精度的要求越来越高，采用传统的软件结构来实时准确地实现系统功能已很困难的，所以本文在嵌入式环境下实现本捷联惯导系统。本论文主要包含了以下四方面的内容： 1．捷联惯性系统的机械编排。主要介绍惯性系统的姿态解算，速度、位置等的更新方法。 2．Kalman滤波在捷联惯性系统中的应用。在介绍了Kalman滤波原理、捷联惯导系统误差模型及惯性仪表标定补偿等的基础上，总结了采用速度和航向角为观测量的组合式捷联惯导算法，给出了该组合式捷联惯导系统在线校正的计算流程，最后在开环和闭环下分别作了的仿真分析。 3.H<,∞>滤波在捷联惯性系统中的应用。扼要介绍H<,∞>滤波理论知识，给出其算法公式，并从理论上推导分析了它和Kalman滤波的关系；在白噪声、有色噪声和综合运动三种情况下对两种滤波进行仿真比较，H<,∞>有更强的鲁棒性。 4．在介绍了VxWorks环境下多任务程序设计时设计的相关理论的基础上，首先提出了在嵌入式导航计算机上实现组合式捷联惯导的思想：接着确定了组合式惯性导航算法的多任务分配及各个任务的实现等；分析了杆臂效应理论及误差的补偿方法；最后在实际系统中进行了系统联调、测试等工作，给出了相关的试验结果并进行详细分析。