本文对提高车载惯性导航系统导航精度的关键技术进行了研究。使用遗传算法、Kalman滤波器、旋转加速度计重力梯度仪研究了平台式惯导系统漂移的观测与补偿方案。首先对遗传算法的相关问题进行了研究,给出了一种收敛速度快、寻优精度高、实现方便的浮点数编码遗传算法(FGA),通过对几个著名的遗传算法测试函数进行寻优,验证了其有效性,说明在实值函数寻优问题上,FGA优于二进制编码遗传算法,并基于有限Markov链证明了所设计的FGA的收敛性。提出了采用FGA的平台漂移自补偿算法。在平台式惯导系统中,对引起平台漂移的原因进行了分析,将引起平台漂移的干扰力矩进行细化,用干扰力矩的模型参数来表征时变的干扰力矩,建立从这些模型参数到陀螺仪输出信号的函数关系,采用浮点制遗传算法辨识这些模型参数,然后对干扰力矩进行补偿,达到减小平台漂移的目的。该算法仅利用平台中陀螺仪的输出信号作为参考信号,是一种平台漂移的自补偿方案。仿真结果验证了该方法的有效性。在导航领域,Kalman滤波技术经常被用于参数估计和组合导航。将所设计的浮点制遗传算法应用到Kalman滤波器池中,设计出一种使用遗传算法的Kalman滤波器,即通过遗传算法的寻优,找到较优的滤波参数,以改善滤波效果,并给出了离线和在线两种方案,离线方案以辨识最优滤波参数为主要目的,而在线实现以对状态进行实时估计为主要目的。仿真例子说明了这两种方案的有效性。组合导航是提高导航精度的重要方法。设计了惯性/分布式地标组合导航方案,并进行了仿真研究。将所设计的使用遗传算法的Kalman滤波器应用于组合导航方案中,达到了满意的效果。重力梯度仪理论是Rummel在1986年建立的。随着旋转加速度计重力梯度仪理论和实践研究的飞速发展,该仪器的应用研究,引起了人们的关注。利用旋转加速度计重力梯度仪和方位余弦阵提出了一种平台漂移实时计算方法。用向量代数理论研究了方位余弦阵的性质。从平台漂移与姿态矩阵的关