惯性导航由于工作自主性好、抗干扰力强等优点在军事国防领域,尤其是航空航天领域,占据着重要位置。其中,无陀螺捷联惯性导航系统(GFSINS)由于抛弃了结构复杂、抗冲击能力差、维护困难的陀螺而成为导弹等战术武器的首选导航系统。现有的GFSINS多由线加速度计组合而成,此种构型导致其角运动解算复杂、精度偏低、安装精度要求高等缺点。此外,惯性导航的误差随时间积累,这是其目前只能应用于短程导航的关键原因。本文着重对GFISNS的构型设计和误差累积问题展开研究。针对GFSINS因构型单一存在的诸多难点,引入8-UPS型并联式六维加速度传感器作为惯性导航的敏感元件,形成一种新型GFSINS方案。进行导航解算时,充分利用传感器解耦的中间参数,推导出导航位置、速度、姿态和角速度方程。仿真和试验均表明,新型GFSINS能满足载体中精度实时导航的要求,在角运动解算方面具有很高的解算效率与精度。针对新型GFSINS仍然存在的误差随时间发散问题,本文引入技术成熟、精度稳定的GPS与新型GFSINS结合成组合导航系统,对GFSINS的导航误差予以纠正。探讨了组合导航系统的方案设计与数学建模,在推导新型GFSINS误差方程的基础上,运用卡尔曼滤波完成初步数据融合。但卡尔曼滤波应用条件苛刻,现有的自适应滤波又不符合本组合导航系统的数学模型,为此提出一种适用于大部分线性时变系统的组合滤波模型,并从不同角度推导出4种系统噪声估计方法。经对比分析,得到一种改进的基于噪声有限记忆的自适应卡尔曼滤波算法,该算法具有适用范围广、估计精度高、系统鲁棒性强等优点。最后,设计室内六维振动平台试验和室外车载试验相结合的试验方案对上述理论进行验证。该方案能提供多种运动状态下的全参数导航性能测试,较于现有的导航试验方案,测试范围更广,成本更低。本文为当前的GFSINS研究提供了一种新思路,并为所提出的新型GFSINS误差积累问题提供一种可参考的解决方案,对六维加速度传感器的工程化应用奠定了基础。