组合导航技术根据信息融合理论,采用最优估计算法将各个导航系统进行组合,解决单一导航源的不足,达到优势互补目的,现已成为复杂环境下定位导航的重要手段,其中SINS/GNSS组合导航应用最为广泛。本文针对信息融合的核心,即导航传感器可靠性、数学模型建立及滤波估计算法三个方面,以基于SINS的组合导航系统为研究对象通过搭建相关软件仿真平台展开研究,主要内容包括:（1）针对光纤陀螺静态随机噪声,本文研究通过时间序列的建模补偿方法,并与惯性导航初始对准相结合,通过采集实际陀螺数据进行离线仿真试验,验证陀螺随机噪声的方差可有效降低,初始对准过程中减小姿态角误差波动,提升对准性能;（2）在基于速度、位置的组合导航算法基础上,设计了一种完备的容错组合导航算法,导航过程中检测传感器和系统的可靠性,对可能出现的多种异常状况给出处理应对措施。其中,对于丢星给出一种运动学约束方法,对于保证计算实时性给出一种两步卡尔曼滤波方法,对于滤波发散根据新息推导自适应因子进行调节,通过仿真试验与常规方法比较验证算法的合理性;（3）推导了基于伪距、伪距率的非线性组合导航系统模型,对几种非线性算法展开对比分析,包括EKF、UKF和UPF。为了克服导航过程中系统自身摄动和外界噪声的干扰,结合抗差M估计与强跟踪思想设计了一种抗差强跟踪UKF算法,对观测噪声进行筛选调节,并构造渐消因子作用于状态一步预测协方差,动态调整滤波中对于先验信息和观测量的选取,通过仿真试验进行不同算法的对比验证;（4）基于搭建的硬件平台对组合导航系统进行半物理仿真试验和全实物跑车试验,设计系统验证方案,并对试验结果进行处理对比分析,验证算法的有效性和系统实际导航性能。论文在常规线性、非线性组合导航的基础上设计了相关的改进算法,通过搭建仿真平台进行仿真试验,验证了不同模拟环境下所述算法的性能。最后利用嵌入式软硬件技术,完成组合导航系统的设计和实物测试,结果表明导航精度符合预期,性能良好。