惯性导航系统和卫星导航系统是目前主要的两种导航定位系统,二者优势共济、信息互补,惯性/卫星深组合导航系统将卫星信息和惯性信息进行深层次耦合,具有更高的精度和可靠性。因此,惯性/卫星深组合导航技术对导航性能的提升具有重大意义,已成为导航领域研究的热点。本文以软件接收机为基础,对惯性/卫星深组合导航系统的算法和滤波进行研究和分析,具体内容如下:首先,介绍组合导航技术的背景和国内外研究现状,综述论文的研究意义和内容。从深组合跟踪环路鉴别器模型、预处理滤波环节和相干积分三个方面展开工作,探索提高惯性/卫星深组合环路跟踪性能的技术。优化选择了鉴别器模型,在分析常见预处理滤波器模型的基础上,研究基于载波、基于载波和码的两种预处理滤波模型,并对比验证。研究并仿真不同条件下相干积分时间对环路跟踪性能的影响。基于上述研究构建出最优模式的跟踪环路。然后,研究了惯性/卫星深组合导航系统的算法。分析了级联式的深组合系统原理和模型架构。研究深组合关键技术之组合导航滤波器观测量的提取方案:分析基于子系统参数做差式、环路参量估计式两种方案,改进伪距率差观测量提取方式,并进行两种方案的对比验证。研究了深组合关键技术之环路复制信号控制方法的实现:在传统控制方案的基础上,提出深组合模式的载波环和码环控制方案。分析了IMU零偏稳定性对深组合系统的影响。再者,研究了抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用。在分析模型异常误差对卡尔曼滤波影响的前提下,研究了基于预测状态相关值、基于预测残差相关值的两种自适应因子构建方案,并在高动态条件下进行对比仿真,验证构建的抗差自适应滤波相对于传统卡尔曼滤波的性能优势。最后,在软件接收机和深组合导航技术研究的基础上,设计了基于Matlab的深组合导航系统仿真实验平台,并进行了静态和动态条件下系统性能的验证。在已有的DSP/FPGA接收机开发平台上,验证了组合导航滤波器观测量提取方案的可行性。