随着科学技术的发展,全球卫星导航系统的应用已经遍及航空航天、导航、通信、人员跟踪、车辆的实时监控管理、汽车导航和信息服务等方面。单一的卫星导航系统在实际应用中虽具有较高的精确度和稳定性,但存在出现信号遮挡、抗干扰能力差、数据输出频率低等缺点。为了能够克服单一导航系统存在的不足,达到性能上的互补,本文将中国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)和捷联惯导系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)进行组合。BDS/SINS组合导航系统具有改善系统精度、抗干扰能力强、降低对惯导性能要求等优点。在此基础上,针对容积卡尔曼滤波算法在惯性导航初始对准中的问题,及因组合导航系统强非线性、观测误差等情况,导致协方差矩阵负定和滤波发散等问题进行研究。鉴于此,本文开展了下述研究:(1)针对恶劣的工程环境下,已有初始对准误差模型已经不能满足需求,建立基于SINS的抗差SRCKF(抗差平方根容积卡尔曼滤波)误差模型。鉴于在实际工程中,系统模型噪声不确定,标准的CKF可能会出现发散的问题,采用抗差SRCKF算法进行滤波,抗差SRCKF算法能够保证数值计算稳定性和消除粗差对容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)滤波器的影响,从而抑制滤波的发散,进一步提高滤波器的稳定性。(2)基于抗差CKF算法在惯性导航初始对准中的研究的基础上,为进一步研究改进的CKF算法在组合导航系统中的有效性,为此需要设计载体轨迹发生器,完成相关仿真数据的生成,通过卡尔曼滤波器,完成组合导航系统的设计。结果表明,该组合导航系统能够在将抗差CKF应用到惯性导航初始对准的基础上,进一步将抗差CKF应用到组合导航中。(3)针对观测误差和动力学模型误差影响下,组合导航中标准CKF算法滤波精度下降甚至发散,提出抗差自适应SRCKF算法,该算法提高了数值计算的稳定性;针对观测误差和矩阵正定性问题,通过引入M估计理论,用Huber法求解等价权矩阵;针对动力学模型误差问题,通过对自适应因子的选取去解决。仿真结果表明改进的算法的有效性。本文所改进的算法,提高了组合导航系统的鲁棒性和导航精度。