北极冰川的大规模融化,使得其航道优势、资源价值得以凸显,极区特殊地理和自然环境下的导航定位技术成为国内外研究热点。捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）具有隐蔽性好、全天候、全地点和信息完整性的优点,在航空航天、汽车工业、船舶潜艇等领域均有大量的应用。为了获得极区环境下高精度的导航定位信息,本文对以SINS为核心的极区组合导航算法进行相应的研究,并设计实验验证本文算法的正确性和有效性。首先,针对传统SINS在极区无法定位定向的问题,本文研究了两种极区惯性导航方法:横向坐标系SINS和格网坐标系SINS。分别给出了两种坐标系在地球椭球模型下的惯导力学编排,还分析了格网系SINS在地球圆球模型下的静态误差特性,不会随纬度升高而产生奇异值,但存在周期震荡误差。为以SINS为核心的极区组合导航系统建立基础。其次,研究了虚拟圆球模型下格网系SINS和全球导航定位系统（Global Navigationand Positioning System,GPS）的组合导航方法。为简化椭球模型下格网系惯导计算,保证惯导更新与误差方程之间地球模型的一致性,本文采用了虚拟圆球模型。介绍了虚拟圆球的定义,推导了该模型下格网系惯导力学编排和误差方程,并基于误差方程建立状态模型,利用卡尔曼滤波器实现了极区组合导航定位。仿真实验表明SINS与GPS组合导航能够有效抑制惯导系统累积误差。然后,针对极区多径效应导致GPS量测值异常的问题,提出了交互式多模型鲁棒自适应卡尔曼滤波方法（IMMRAKF）,提高组合导航系统的稳定性。论文分别给出了基于Huber的鲁棒滤波与Sage-Husa自适应滤波的算法步骤,通过交互式多模型,设计了鲁棒自适应滤波方法,仿真实验验证了该算法的有效性。最后,针对极区实验条件困难的问题,研究了格网系下虚拟极区技术,在假设高、低纬度环境中载体格网系姿态和速度不变的前提下,仿真了极区跑车实验数据,从而进一步通过实验验证本文算法在高纬度地区下的有效性和正确性。