随着智能交通系统的发展,车辆导航与定位技术越来越受到人们的关注。本文以车载导航为应用背景,重点研究了低成本SINS/GPS/EC组合导航系统的关键技术,为实现高精度的车载导航提供了有效的途径。为了提高组合导航子系统的精度,本文首先详细分析了每个子系统的导航原理和误差,并建立了相应的误差模型。设计了标定实验来辨识捷联惯导系统(SINS)中MEMS惯性器件的常值误差、刻度因子误差和安装误差;提出了基于椭圆假设的非线性两步估计算法来补偿电子罗盘(EC)所受到的罗差,通过实验验证了补偿方法的有效性。针对低成本SINS系统难以完成航向自对准的问题,本文提出了基于电子罗盘辅助实现粗对准,再利用卡尔曼滤波技术实现精对准的SINS初始对准方法。在精对准过程中,分别设计了基于初始对准线性误差模型的卡尔曼滤波器、简化Sage-Husa自适应滤波器以及基于非线性误差模型的自适应扩展卡尔曼滤波器和平淡卡尔曼滤波器。实验结果显示,在系统量测噪声方差阵未知时,在滤波器中加入自适应方法能有效的提高对准精度;而采用非线性滤波算法,即使在粗对准之后方位失准角比较小的情况下,也可获得比线性滤波更优的对准精度和快速性。由于分布式卡尔曼滤波比集中式滤波具有更强的容错性能,本文重点研究了自适应联邦卡尔曼滤波算法在SINS/GPS/EC组合导航系统中的应用。在分析导航子系统组合模式和组合导航系统状态方程的基础上,分别设计了自适应联邦卡尔曼滤波器和集中卡尔曼滤波器,并通过组合导航实验比较了两种滤波算法的性能。论文对低成本SINS/GPS/EC组合导航系统进行了较为系统的研究,为进一步实现低成本组合式车载导航系统奠定了理论基础。