随着城市建设和交通的不断发展,随之产生的交通问题也日益严重并备受关注。作为智能交通系统的关键之一——车辆导航系统近年来发展迅速;随着MEMS技术的发展,MEMS惯性传感器在车载导航定位系统中的应用成为了当前的研究热点。本文对基于MEMS加速度计和陀螺的GPS/DR车辆组合导航系统进行了大量的研究工作。本文首先在对GPS和DR定位原理进行分析的基础上,提出基于MEMS惯性传感器的GPS/DR车辆组合导航系统的实现方案,其中DR系统采用H48C加速度计和ADXR300陀螺的组合。通过对车辆导航中用到的坐标系及其转换关系进行分析,为后面的组合导航算法提供基础。本文对GPS/DR车辆组合导航系统中的MEMS惯性传感器H48C三轴加速度计和ADXR300陀螺的输出信号特性运用AR模型谱估计法进行分析;同时,为了提高DR系统的定位精度,对加速度计和陀螺的误差模型进行深入的研究。对确定性误差,采用六方位静态测试法和角速率测试法建立误差模型并进行补偿;对随机误差,采用小波分析方法进行降噪和误差补偿。通过对误差的建模和补偿,有效提高了DR系统的定位精度。组合导航算法是组合车辆导航系统的核心。本文对卡尔曼滤波的理论及其在组合导航系统中的应用结构进行了介绍;在建立运动载体动态模型的基础上采用间接法设计了卡尔曼滤波组合导航算法,对GPS和DR的信息进行有效地融合,提高系统的定位精度。为验证本文所用的GPS/DR车辆组合导航系统的性能,在香港、南京两地区进行了大量的实际跑车试验。融合各项研究成果,对跑车试验数据进行分析,取得了较为满意的结果,验证了本文研究方案的可行性和有效性。