GNSS/INS组合系统采样率高、连续性好、输出参数全面,已渗透到国民经济和国防建设中的各领域。本文对GNSS/INS组合系统数据处理及GNSS/INS载波相位精密定位、测姿的理论进行了系统深入的研究,内容涵盖GNSS/INS组合导航数据处理模型的精化改进、GNSS/RISS系统滤波模型建立、INS辅助GNSS精密定位、GNSS多天线测姿。论文的重点内容及创新点概括如下:1.惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声,现有消噪方法效果有限,为此提出基于噪声建模的EMD区间阈值消噪方法。使用高斯分形噪声对元件误差进行建模,基于功率谱密度方法估计模型参数,推导了噪声传播特性并由此设计相应消噪阈值。为保证过零点附近有用信号不被错误置零,提出将两个过零点组成的区间作为整体阈值处理单元。该法将消噪与噪声建模相结合,能有效削弱元件误差,提高导航精度。2.先验状态模型通常依经验确定,缺乏理论基础,提出利用时频分析方法由实际惯性数据提取状态模型信息,避免实际应用中的繁琐调试。对紧组合状态模型中收机机钟差相关参数,提出建立随机游走钟差状态模型和高斯马尔可夫钟差状态模型的时频分析法,对两种模型进行分析比较,在可靠估计相关时间情况下,高斯马尔可夫模型优于随机游走模型。在观测模型方面,采用无模糊度问题的时间差分载波相位观测值,与传统伪距观测模型在两个不同的周期上更新,并推导相应的实用随机模型确定式,利用时间差分载波相位的双周期滤波紧组合导航优于传统伪距紧组合导航。3.设计一种GNSS/RISS的双滤波器组合模式,将航向角滤波和位置速度滤波分离,使得滤波状态方程和观测方程均为线性形式。推导了航向角滤波状态模型,其中陀螺仪信息作为控制输入项,以单天线GNSS航向建立观测模型,组合测姿融合了陀螺仪的短期高精度和GNSS测姿的长期稳定性。推导基于加速度计的导航状态方程,引入加速度计偏置项与位置、速度一并估计,建立位置速度观测方程,由于无需线性化或使用非线性滤波,组合系统计算效率高,实时性好。研究加速度计估计姿态的方法,利用加速度计测姿将GNSS/RISS扩展为低成本“三维”导航系统。4.提出惯性辅助GNSS实时动态单频周跳探测方法。推导了惯性辅助周跳探测检验量计算公式,分析其误差特性,检验量误差与卫星和参考星间星地矢量的夹角有关,夹角越大,INS误差放大越多。通过选择两个不同参考星形成两组检验量进行组合探测减少INS误差影响。设定滑动窗口,由窗口内的检验量估计探测阈值,为充分反映INS误差影响,将窗口中数值过小的检验量中剔除,所得阈值随INS误差特性变化,具有较强的自适应性。5.通常认为INS点位精度优于0.5m时,INS作为虚拟观测值辅助模糊度解算才具有积极作用。由INS误差方程推导了INS误差随时间的传播特性,以此确定虚拟观测值的随机模型。该模型与失锁时长相关,较为准确地反映虚拟观测值的精度,平衡INS和GNSS信息,当INS误差达4m时仍能有效辅助模糊度解算,即使INS误差积累达10m,虽无法显著改善GNSS结果,但也不会造成“污染”。6.提出利用INS几何信息辅助模糊度单历元直接固定的方法。选择4颗高度角较高的卫星作为基本卫星,以INS计算基本卫星各个频点模糊度估值,并构建波长更长的(1,-1)和(-3,4)组合模糊度。对(-3,4)组合进行多项式拟合得到电离层延迟误差估值并补偿,削弱电离层延迟等系统性误差后,直接取整固定组合模糊度。利用组合模糊度确定各频点模糊度固定解后,回代求解接收机坐标,基于此坐标直接固定其他非基本卫星各频点的模糊度,避免低高度角卫星因数据连续性不足导致电离层误差难以拟合的问题。由于无需对模糊度进行搜索,INS辅助模糊度直接解法效率极高。7.在基线-姿态解算方式中,使用基线信息构成虚拟观测方程辅助模糊度解算。针对方程线性化初值精度较差的问题,推导基线长度约束方程的一阶泰勒展开式以减小线性化误差。在多基线情况下,引入顾及基线间的相关关系的约束方程,将两条基线间的参数尤其是模糊度参数联系起来,可极大提高模糊度固定成功率。8.提出基于自适应抗差Kalman滤波的观测值直接瞬时测姿方法。建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型,与基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型结合。利用自适应抗差滤波估计姿态误差,借鉴分类自适应因子的思想,分别确定模糊度和姿态误差参数的自适应因子,其中姿态自适应因子由Ratio值构造的三段函数确定。自适应抗差滤波能够充分利用约束信息和历史信息,将其融合在浮点解计算过程中,极大改善模糊度浮点解精度及其协方差的结构,在此基础上使用LAMBDA方法即能快速搜索出固定解,满足实时性需求。其中,通过选取极小的模糊度自适应因子,可在滤波框架内免去探测周跳过程,数据处理的灵活性强。