随着导航技术的应用与普及,人们的生产生活方式更加依赖于导航系统的服务,对于导航系统的精度和全面性也提出了更高的要求。紧耦合系统是一种能够深层次利用惯导与卫导的信息的组合导航系统。由于紧耦合系统对模型准确性要求较高,且在实际应用中具有强非线性。本文从数据处理的角度对紧耦合系统进行研究,深入分析紧耦合结构,对紧耦合滤波算法进行分析和改进,本文的主要工作和创新点如下:1、本文首先介绍了北斗卫星系统和惯性导航系统的工作原理,分析组合导航定位中的误差来源,推导紧耦合系统的状态方程和量测方程,建立组合导航系统误差模型。通过设计载体运动轨迹,模拟出相关数据完成组合导航解算并作出简单分析,为后面算法的仿真对比提供实验平台。2、针对自适应拓展卡尔曼滤波在迭代中误差协方差易非正定问题,本文对系统噪声协方差的估计方法进行了改进。该算法使协方差矩阵计算复杂度降低,同时采用预报残差的方式实时求取遗忘因子,将其作用于系统噪声协方差阵,加重量测数据对当前时刻估计的影响,增强系统在受干扰情况下抑制滤波发散的能力。3、针对传统强跟踪无迹卡尔曼滤波计算复杂的问题,本文对传统强跟踪无迹卡尔曼算法进行了改进。首先对传统强跟踪无迹卡尔曼的滤波周期做出具体分析,推导并改进渐消因子的求解方式,简化了无迹卡尔曼与强跟踪的滤波流程,并根据系统不同状态的不确定性程度大小做针对性调整,构建出渐消矩阵,提高滤波精度。