随着高性能、低成本MEMS惯性器件的不断涌现,曾经昂贵、庞大的惯性/卫星组合系统发展成低成本、低功耗、微型化的微惯性/卫星组合导航系统,将惯性/卫星组合技术覆盖到过去用不起或用不上的小型无人机应用领域。微惯性/卫星组合导航系统能够提供连续、可靠的位置、速度和姿态等全维导航信息,赋予小型无人机全天候、实时、高精度的自主导航能力,是实现自主飞行、精密进近着陆(舰)或撞网回收等任务的核心关键系统。为提升传统惯性/卫星组合技术的现有导航精度,本文以高精度、小型化微惯性/卫星组合导航系统为研究对象,开展微惯性/卫星组合导航随机误差精确建模方法、载波相位时间差分辅助微惯性/卫星紧组合导航方法、神经网络辅助增强MEMS惯性导航方法和MEMS惯性导航动态初始对准方法研究,并搭建组合导航系统原理样机开展算法集成和试验验证评估。主要完成了以下研究工作:(1)为了实现传统惯性/卫星松组合的最优信息融合,提出了一种基于Allan方差分析的MEMS随机误差建模及量测噪声自适应估计的松组合方法。该方法采用Allan方差分析技术对微惯性器件噪声进行辨识与精细建模,然后基于归一化新息的卡方检验对GNSS定位粗差进行探测,并通过协方差匹配方法剔除粗差影响,同时根据Allan方差计算过程的带通滤波特性对量测输出进行频率分割,以优化融合效果。RTK/MEMS-SINS组合导航车载试验表明,该方法将定位、定姿均方根从0.089m、0.138°缩小至0.047m、0.117°,精度整体上分别提升了47%和15%。SPP/MEMS-SINS组合导航车载试验表明,该方法对组合导航定位、定速和定姿均方根分别从5.1852m、0.1465m/s、0.2131°缩小至4.2497m、0.0645m/s、0.1735°,精度整体上分别提升了约18%、56%和19%。该方法提升了传统松组合导航精度。(2)为提升无基准站辅助条件下的单站绝对导航性能,提出了一种基于载波相位时间差分(Time-Differenced Carrier Phase,TDCP)辅助MEMS-SINS组合导航方案。一方面,从GNSS历元间速度积分角度,推导更加精确的速度积分项近似公式,直接利用载波相位历元间星间差分观测量构建全紧组合观测方程。另一方面,从GNSS历元间位置差分角度,由TDCP测量值最小二乘估计获取精密历元间位置增量,并基于几何约束构建拟紧组合观测方程。车载导航试验结果表明,拟紧组合方案定位、定速和定姿均方根误差达到2.4866m、0.0533m/s和0.1599°;全紧组合方案定位、定速和定姿均方根误差分别达到2.6424m、0.0465m/s和0.0990°,且定位误差更加平滑。显然,全紧组合方案整体性能优于拟紧方案,在定速和定姿精度上提升了12.52%和25.08%,位置精度相当。拟紧组合方法可取之处在于其观测维数始终为3(全紧组合观测维数为mn,m是GNSS频点数,n是可用卫星颗数),有利于嵌入式实时导航系统实现。另外,探讨了MEMS惯性辅助探测GNSS单频小周跳问题,初步验证了MEMS惯导短期辅助GNSS单频小周跳探测的可行性。(3)针对GNSS缺失条件下组合导航精度退化的缺陷,提出了一种旨在同时提升位置、速度和姿态精度的神经网络辅助Kalman滤波组合导航方法。该方法在有GNSS信号时训练BP神经网络,建立惯性测量与GNSS位置增量间的经验模型,在GNSS缺失时采用训练好的BP网络预报载体位置增量,构建位置增量观测方程。为了抑制网络预报异常对信息融合的不利影响,该方法同时采用抗差自适应Kalman滤波框架对SINS误差进行在线校准。车载半仿真试验表明,在40秒GNSS中断条件下,该网络辅助Kalman滤波方法将惯性导航最大定位和定速误差分别降低约21.33%和19.35%,最大定姿误差略有改善。试验结果初步验证该方法具备在GNSS长时间中断条件下提升微惯性/卫星组合导航定位、定速和定姿精度的能力。(4)针对无人机机载动态条件下低成本MEMS惯性导航系统的姿态初始化及模型非线性难题,提出了一种新的快速空中动态初始对准方法。空中动态粗对准方法利用GNSS速度信息和MEMS加速度计测量值构造定姿双向量,从而在载体运动条件下获取其较为准确的姿态信息。机载试验表明,该空中动态粗对准算法偏航角、俯仰角和滚转角均方根误差优于15°、7°和9°,基本满足后续精对准的小角度要求。动基座精对准方法采用Cubature变换减小线性化误差的不利影响,同时采用状态扩展方式来捕获有意义的高阶矩信息、减小非加性IMU噪声的不利影响。机载试验表明,该方法能够处理大、小失准角条件下的MEMS-SINS初始对准模型非线性问题,性能优于传统Kalman滤波方法,且无需模型切换即可实现由大初始姿态角误差到小初始姿态角误差的无缝对准。(5)针对试验评估中对高精度导航参考基准的需求,提出了一种基于简化RTS反向平滑的RTK/MEMS-SINS组合高精度事后基准确定算法,并通过对组合导航误差Allan方差分析,指出RTS反向平滑对组合导航中长期精度的显著改善作用。车载动态试验结果表明:相对于传统Kalman滤波,RTS反向平滑方法能够将组合导航定位、定速和定姿精度进一步提升40%、12%和20%。RTS平滑不仅改善了组合导航短期精度,而且显著改善了中长期精度,但是无法有效改善高频噪声影响。该方法可作为GNSS/INS组合导航事后评估的高精度参考基准确定方法。(6)搭建GNSS/MEMS-SINS组合导航系统原理样机,开展了多种组合导航方案的系统集成与车载试验评估分析。车载盲导穿越障碍试验结果表明,该组合导航系统精度和实时性可满足高速车载精密导航应用需求。