利用卫星导航系统和捷联惯性导航系统多传感器进行组合导航达到高精度导航要求在民用领域和军用领域是国内外研究的热点。与此同时,信息融合方法的突飞猛进为提升组合导航的精度提供了重要支撑。本文基于北斗卫星导航系统和捷联惯性导航系统组合导航的紧组合方式开展信息融合方法研究。信息融合方法主要将北斗卫星导航系统的伪距和伪距率与捷联惯性导航系统的导航数据进行时空配准,数据关联和数据融合。本文在数据关联方面,提出了一种自适应概率数据关联法。自适应概率数据关联法提出适应导航组合新息的自适应加权的修正参数,并通过仿真实验分析可得出自适应概率数据关联法的数据关联效果要优于其他关联算法。自适应概率数据关联法选择不同的参数,其数据关联效果也有所不同,因此在实际应用中要根据实际情况选择合适的参数来达到最佳的数据关联效果。本文在数据融合方面,在粒子群优化粒子滤波的基础上运用一种修正权重粒子群优化粒子滤波算法通过加入优势速度和劣势速度来优化粒子的更新模式,达到修正改变粒子的权重,来综合粒子群优化粒子滤波算法的全局和局部的搜索能力,让粒子收敛加快,减小粒子滤波中陷入局部最优的概率,可以在较短的时间内实现全局精确定位。本文最后对北斗卫星导航系统和捷联惯性导航系统组合导航的紧组合方式信息融合进行仿真实验对比,实验表明经过数据关联和数据融合两个重要步骤的优化,改进算法的性能表现无论是在空间位置上,还是空间速度上的误差估计和精度上都表现出明显的优势。