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,组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载体状态的目的。本论文的出发点是以利用我国目前现有的不受外国控制的导航手段进行有效融合,以达到提高特定情况下我国船舶导航性能的目的。首先,论文介绍了组合导航技术的发展和国内外的应用现状,随后阐述了捷联式惯性导航系统(SINS)、罗兰C导航系统(Loran-C)和北斗导航系统(BD)的基本原理。分析了各自特点及影响其定位精度的主要误差因素,并分别建立了捷联惯性导航系统的非线性误差模型、罗兰C和北斗的误差模型。依据北斗定位系统的有源(RDSS)和无源两种工作方式,分别建立了各自位置误差模型。在实现位置补偿的情况下,以SNIS为主参考系统,设计了SINS/有源北斗(RDSS)组合的最优预测模型,进行了仿真和结果分析。其次,本论文研究了联邦卡尔曼滤波(FKF)的基本理论,针对捷联式惯性导航系统、罗兰C导航系统和北斗导航系统的不同优缺点,设计了SINS/Loran-C/无源北斗组合系统的联邦卡尔曼滤波器,并进行了仿真试验和结果分析。从仿真结果可以看出,SINS/Loran-C/无源北斗组合导航系统的联邦滤波器达到了提高导航系统的可靠性(即容错能力)和提高系统精度的目的。