随着INS/GPS组合导航系统在各个领域的广泛应用,从系统安全性和稳定性方面考虑,迫切需要对导航设备及传感器的性能进行有效的评估。传统基于精度更高的基准传感器的评估方案将带来越来越高的经济成本。针对INS/GPS组合导航系统性能事后评估分析的需求,采用理论研究、系统建模以及仿真实验和实测数据验证相结合的方法,深入研究了INS/GPS组合导航数据事后处理系统中的关键技术,主要工作以及创新点如下:首先,针对单独惯性导航系统和全球定位系统,建立了导航解算模型,推导了各自的定位解算方程,并对各自系统做了误差分析,通过仿真实验结果总结了各个系统的特点。其次,针对INS/GPS组合系统中最实用的卡尔曼滤波技术,以线性系统下的连续卡尔曼滤波方程为基础,推导了非线性系统下的离散卡尔曼滤波方程,提出了基于存储数据的逆向迭代处理方法。分析了逆向处理的固定区间平滑算法和正/逆向处理后再双向融合的解算方法,设计了新颖的逆向平滑算法和双向滤波器。然后,针对捷联惯性导航系统初始对准阶段,基于存储数据的逆向迭代处理思路,提出了改进型逆向对准方法,对固定的存储数据进行了逆向迭代处理得到更精确的失准角估计。仿真结果表明,改进型逆向对准方法与正向对准方法对比,可以使用更少的数据量,并且在固定的对准时间内可以获得相同的失准角估计精度。尤其在某些紧急情况下,当对准时间不够长时,改进型逆向对准方法可以有效的改善对准结果。接着,针对INS/GPS组合导航系统的数据事后处理阶段,分析了基于EKF的正向和逆向滤波处理的区别,建立了逆向处理中的姿态、速度和位置状态的解算模型,设计了逆向滤波算法以及正/逆向融合算法。设计了包括轨迹产生器、INS模拟器、GPS模拟器、INS初始对准模块、GPS解算模块以及INS/GPS组合导航后处理模块的仿真系统,通过数字仿真和实测数据对所提方法进行了实验验证。最后,针对INS/GPS组合导航系统的可靠性问题,设计了基于残差检测的故障诊断算法。针对可能出现的GPS故障,在模块化的仿真平台中加入GPS阶跃故障和斜坡故障处理模块,开展了故障诊断实验研究。针对GPS信号失锁的情况,将本文设计的正/逆向融合算法进行事后解算,结果表明该方法能够有效抑制误差扩散,提高了事后处理的定位解算精度。