GPS是目前最常用的室外导航系统,但是在城市峡谷等遮挡严重的场景下会出现GPS定位精度严重下降的现象。惯性导航系统(INS)的优点是它可以进行独立的导航定位工作,通过测量载体的运动信息(主要包括姿态、速度)来对载体进行定位,在短时间内精度很高。但是惯性元器件如陀螺仪和加速度计在长时间工作下容易出现累积误差,导致定位结果发散。正是因为GPS和惯性导航有上述的特性,所以可以将两者组合。GPS/INS组合导航系统可以发挥各系统的优势,使其在复杂环境下也能具备良好的导航定位性能,是现在主流的导航技术之一。本文主要对GPS信号失锁的情况下组合导航定位可能产生的问题进行了研究。首先对惯性导航系统和GPS定位系统进行了详细的介绍,并讨论了惯性导航系统的误差来源;对GPS定位的原理(伪距和载波相位)也进行了推导分析,其中重点研究了基于载波相位测量的GPS基线测姿技术,最后介绍了 GPS定位的误差来源。针对GPS信号受遮挡等复杂环境下,GPS测量精度下降的问题,本文提出一种角度融合算法,该算法利用陀螺仪短时间内测量精度高的特点,用GPS测姿仪来采集卫星定位的信息,将GPS测姿仪测得的绝对角度和陀螺仪测得的相对角度融合,可以在GPS信号不好,可见卫星数不足的情况下保证定位的精度及稳定性。车载实验表明,在定位轨迹产生突变的路段,经角度融合后重新进行组合导航定位的平均误差由原来的超过3m减少为不足1m,定位精度和定位的稳定性都得到了增强。最后,针对GPS/INS组合导航中出现的非线性情况进行了讨论,通过UT变换,采样sigma点,使采样点的分布等于原状态分布,这样采样出来的点可以很好的代替原非线性函数。也避免了像扩展卡尔曼滤波那样求解复杂的雅克比矩阵的过程。利用基于UT变换的无迹卡尔曼滤波(UKF),对组合导航进行仿真分析,仿真结果表明:基于UKF的GPS/INS组合导航能明显降低载体在位置和速度方面的发散性,对保持定位的稳定非常有效。