组合导航系统是近代导航技术理论发展起来的新成果,基于惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)原理的基础之上。由于两者之间具有良好的信息互补性,功能特点上也具有许多互补性,捷联惯性导航系统(SINS)与GPS深组合形式能够有效的辅助SINS系统,克服其误差随着时间逐渐积累的缺陷,同时还能够使得GPS的抗干扰能力得到提高,进而改善复杂环境下组合导航系统的跟踪精度和工作性能,系统的稳定性也得到提高。目前我国正在建设的北斗二代卫星导航系统,预计2020年前后可以实现全球范围内的导航定位输出和通信工作。研制低成本的北斗/惯导组合导航系统将有利于我国导航事业更快、更好的向前发展,高精度导航系统将服务于我国的经济建设与社会发展。论文首先分析了组合导航系统中SINS和GPS基本原理,对于GPS信号组成及接收机内部结构设计进行了研究,分析了接收机中载波环和码环中的鉴别器,列出了不同种类的鉴相方法,并给出其工作特性和鉴相性能。阐述了深组合系统三种典型的架构形式,并给出其不同架构的结构框图,研究了深组合系统内部不同的数据融合算法。深组合系统利用SINS输出信息完成对GPS跟踪环路辅助校正的任务,使得深组合系统拥有较强抵抗干扰的能力。非相关深组合系统利用跟踪环路中的鉴频器和鉴相器,通过比例求和运算得到伪距和伪距率量测更新值,随后将其作为量测信息送入组合导航滤波器中参与滤波运算处理。相关深组合系统舍去了跟踪环路中的鉴别器,直接利用I/Q支路输出数据作为预滤波器的量测信息,对跟踪环路中的状态量进行联合估算,有效提高了信号参量的估计精度。在基于深组合理论技术全面剖析、分类的基础之上,本文设计了一种基于环路UKF滤波观测的深组合算法,系统采用联邦滤波结构,有效地改善了深组合系统设计的复杂性,详细地推导了深组合方式下的预滤波器和主滤波器模型,并对跟踪环路中的载波相位、载波频率和码相位等信号参量进行仿真分析。通过利用跟踪环路中的相关器,将运算结果I/Q支路数据当作预滤波器的观测信息,使用擅长处理非线性信号的UKF滤波算法来对预滤波器状态量与观测量进行数据融合,很好的解决了系统观测量与状态量之间存在的非线性关系,并且给出了UKF滤波算法核心部分方程式的推导过程。然后把SINS和GPS系统各自输出的载体姿态、位置、速度信息做差运算,结合卫星自身星历参数中的时钟偏差和频差,将其作为主滤波器的状态量,通过使用预滤波器的输出信息完成对深组合系统的状态估算,进一步降低信号跟踪过程中对于状态量的估算误差,从而显著的改善了深系统跟踪精度和工作性能。便于能够全面、准确的评估深组合算法的跟踪性能,本文基于构建的半实物仿真平台基础上,给出弱信号及高动态等复杂环境,并分别对SINS/GPS深组合跟踪性能进行综合研究与分析。从仿真实验结果可以得出,本文提出的应用UKF滤波算法的深组合方案相对于单独导航子系统拥有更为优越的工作性能。