在现代导航系统中,天文导航和惯性导航的组合导航方式由于其极强的自主性和较高的精度受到越来越多的关注,但是由于其测试成本过于昂贵,导致SINS/CNS组合导航算法的发展过于缓慢,为了解决SINS/CNS组合导航在进行测试时成本过高的问题,本文设计一套实验室可用的SINS/CNS组合导航仿真系统,可以在实验室内较好的模拟SINS/CNS组合导航真实应用环境。本论文依托国家自然科学基金(61573113)和哈尔滨市创新人才研究专项基金(2014RFXXJ074),为SINS/CNS组合导航设计一套仿真测试系统,并且为SINS/CNS组合导航设计效果更好的星图滤波算法与更适合的组合导航算法。论文根据SINS/CNS组合导航特点,利用LCo S设计出一套半物理仿真系统。其中包括:轨迹发生器、星图生成器、星场模拟器、工业相机等部分。通过编写软件实现轨迹发生器与星图生成器的联动,可以按照使用者设定的初始值生成模拟的运载体轨迹信息,并根据轨迹信息生成对应的星图。分析星图成像特点与噪声特点,按需求为星图添加噪声,并将生成好的星图发送至星场模拟器。星场模拟器运用LCo S与光学系统配合,可以将生成好的星图模拟成由“无穷远”处发来的平行光。最后由工业相机代替星敏感器拍摄模拟好的星图。参考太空环境信息与星敏感器实际拍摄的星图,完善了星图模拟时的噪声,并且针对新的噪声模型,优化星图滤波算法。在原有的星图滤波算法上加入移动中值滤波,可以有效应对杂光带来的影响。对比试验表明,本文提出的星图滤波算法在面对真实拍摄星图与模拟出的星图时的表现效果优于传统滤波算法,验证了该算法的有效性。利用矩阵奇异值分解的方法推导出单星敏感器下天文导航的定位方法,考虑到天文导航经常发生量测丢失的情况,利用鲁棒递推算法推导出适合SINS/CNS组合导航的卡尔曼算法。搭建了一套SINS/CNS组合导航仿真系统平台并进行仿真性能测试。介绍了仿真平台调试流程和使用方法,测试并记录各个子系统的数据,对整个仿真平台进行性能测试,利用PSNR值评估本文提出的星图滤波算法的性能,给出建议的参数设置。同时根据组合导航仿真实验的数据信息,说明了天文导航对惯性导航修正作用。