捷联惯性导航系统（SINS）是一种短时间内导航精度高、数据更新速度快、导航信息丰富的自主导航系统。然而，惯性传感器误差的存在，系统长时间导航精度较差。全球定位系统（GPS）是一种全球、全天候、实时的无源导航系统，导航精度可保持长时间稳定。但其导航参数更新速度慢、精度不高。将二者组合起来取长补短，成为导航系统发展方向之一。 本文首先分析了SINS与GPS的导航定位原理，简要介绍了捷联惯性导航系统的力学编排，采用ANSIC语言在VC6．0环境下编写了捷联惯性导航解算算法，通过仿真验证了程序的正确性。在将课题组接收机程序性能提升的过程中，采用ANSI C语言在VC6．0环境下编写了卫星速度及伪距率等信息的解算模块。 其次，研究了GPS/SINS三种不同层次的组合模式，分别构建了松组合及紧组合导航系统模型。采用基于卡尔曼滤波器的信息融合技术，对速度、位置匹配及伪距、伪距率匹配进行了半物理实验并进行比较，结果表明伪距、伪距率匹配精度较好。利用基于正交最小二乘（OLS）算法的径向基函数（RBF）神经网络，对传感器输出进行误差建模并补偿后，提高了传感器噪声为有色噪声情况下的卡尔曼滤波效果。对超紧组合模式下的跟踪环特性进行了研究，通过仿真证明，利用SINS的速度辅助GPS跟踪环，可以明显改善跟踪环性能。 最后，将组合导航程序，移植到了TMS320C6713 DSP开发板。将DSP环境下的程序进行多种代码优化，与直接应用于DSP平台相比，运行效率提高了近三倍。