小型化和一体化是导航系统的发展趋势之一。卫星/惯性紧组合导航具有精度高、抗干扰性强和复杂度适中等优点,但在实际应用中,因恶劣天气、复杂地形等影响,会出现系统性能下降、无法持续导航的问题。本文的目标是研究北斗/MEMS-SINS紧组合可持续导航算法及其嵌入式实现方法。首先,研究了基于加速度计和磁力计的姿态角计算原理、捷联惯性导航系统的基本原理和基于联邦滤波的北斗/MEMS-SINS紧组合导航系统的数学模型。其次,选择计算量较小、滤波性能优于容积卡尔曼滤波（CKF）的正交变换容积卡尔曼滤波（TCKF）作为基础算法,提出了一种鲁棒量测噪声自适应平方根TCKF（RA-SRTCKF）算法。该算法采用高机动判据判断载体的运动状态,当处于高机动状态时采用鲁棒自适应平方根TCKF（H-SRTCKF）算法进行滤波,否则采用量测噪声自适应平方根TCKF（A-SRTCKF）算法进行滤波。仿真实验表明,RA-SRTCKF算法具有比H-SRTCKF、A-SRTCKF和SRTCKF更高的滤波精度和自适应性。第三,设计了基于支持向量回归（SVR）和联邦RA-SRTCKF的北斗/MEMS-SINS紧组合可持续导航方法。该方法根据可见卫星数将导航接收机提供的量测信息分为可信和不可信两种情况。当量测信息可信时,采用联邦RA-SRTCKF滤波估计的误差校正SINS解算的导航信息,同时保存速度误差SVR预测模型的训练数据;当量测信息不可信时,隔离伪距子滤波器、伪距率子滤波器和主滤波器,利用量测信息可信时保存的训练数据训练生成速度误差SVR预测模型,采用预测得到的速度误差和姿态子滤波器估计的姿态角误差校正SINS解算的导航信息。仿真实验表明,可持续导航方法在卫星导航接收机提供的量测信息不可信情况下,仍能保证系统持续输出较高精度的导航信息。第四,提出了一种基于差分和自适应滤波的双级北斗导航接收机伪距误差实时补偿方法,并将其与基于SVR和联邦RA-SRTCKF的北斗/MEMS-SINS紧组合可持续导航方法在基于双核微处理器OMAP-L138的北斗/MEMS-SINS紧组合导航硬件系统上实现。静态和跑车实验结果表明,当北斗可见星数不足时,系统仍能输出持续有效的导航信息,输出的姿态角均方根误差小于2.7°,速度均方根误差小于0.6m/s,位置均方根误差小于4.6m。本文的研究结果为紧组合导航系统持续导航性能的提升提供了借鉴思路,同时有利于促进北斗导航技术的发展。