由于组成惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的惯性传感器普遍比较昂贵,限制了其应用范围。基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)技术的惯性传感器,能够大批生产,成本低,体积小,MEMS-IMU(Inertial Measurement Unit)是由硅微陀螺仪和加速度计构成的基于MEMS技术的惯性测量单元,所以基于低成本的MEME-IMU具有广阔的应用前景。虽然MEME-IMU具有自主性好、抗干扰能力强的优势,但存在随时间积累误差增大、定位精度降低的缺点。全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)虽然覆盖广、实时性好,而且定位误差不随时间积累,但是无法同时满足抗干扰性和动态跟踪性,且容易受到遮挡和干扰,数据更新率低,因此仅依靠单一的导航方法已经不能满足高精度、实时跟踪定位控制的导航需求。论文针对这一问题,提出MEME-IMU/GNSS组合导航系统从而达到优势互补来满足人们的需求。主要研究内容如下:以导航系统为基础,在惯性导航中对INS导航算法中所需的数学平台进行计算;根据初始信息计算初始姿态方程,对MEMS的IMU校正后进行初始对准;利用四元数法和四阶龙格库塔方程对INS导航算法中的三个更新方程(姿态、位置、速度)进行推导计算;在BDS导航中,对BDS导航的位置进行推导计算。对MEMS的IMU进行校正。为了减小低成本MEMS受不精确的刻度因子误差和零偏误差等系统误差的影响,提高位置和姿态估计的精度,提出基于多位置的无外部基准快速标定MEMS加速度计的方法。实验结果表明该方法可以有效校准MEMS加速度计的刻度因子误差和零偏误差。研究组合导航的组合模式,介绍无迹Kalman滤波基本原理,利用UKF对组合导航中的松组合和紧组合进行数据融合。推导MEMS-IMU/GNSS组合导航系统的误差模型,建立松组合和紧组合下的系统状态方程和观测方程。验证了组合导航的误差明显小于单个导航。