随着导航系统在航空、航天、航海及陆地导航中的应用越来越广泛,导航系统对导航精度和可靠性等方面的要求也越来越高。在实际的系统中建立的系统方程大部分都是非线性方程,目前工程上导航系统主要采用的滤波方法是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)。EKF是将模型进行线性化处理,因此将不可避免引入了线性化误差,存在着截断误差。无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是近期发展起来的新型非线性滤波方法,它没有非线性近似为线性化的过程,能有效减小线性化误差对系统的影响。本文对几种典型的滤波方法进行分析,并将其应用于导航系统中,通过理论研究和数字仿真进行分析,深入了解了各滤波方法在导航系统中的性能,寻求在初始对准精度和组合导航系统性能更好的滤波方法。首先,分析了目前应用比较广泛的经典Kalman、EKF、UKF及SRUKF滤波方法,讨论了各滤波算法建立的理论基础。理论上对各个滤波算法的性能进行比较,UKF因没有确切在某一阶进行截断因而具有比EKF更高的精度。以上研究为在导航系统中滤波算法的应用奠定理论基础。其次,对SINS/GPS组合导航系统进行了分析,介绍了捷联惯导及GPS导航系统的组成、基本定位原理,并进行了系统误差分析。通过仿真,详细分析了捷联惯导中各个误差源对系统误差的影响。最后,研究了滤波算法在初始对准和组合导航系统中的应用。建立了大失准角条件下的SINS非线性误差模型,并在此基础上研究了EKF、UKF以及SRUKF应用在不同失准角初始对准时的性能。本文组合导航系统采用速度、位置组合方式,分析了UKF、EKF及SRUKF滤波方法在该组合导航中的性能。仿真结果表明：UKF及SRUKF滤波算法无论是在捷联惯导静基座初始对准中还是SINS/GPS组合导航系统中都比EKF滤波算法具有更优的性能表现,而SRUKF对比UKF的优势是能保证误差协方差阵正定且执行时间更短。