为了保证导航系统长时间稳定工作,可以利用冗余方式提升捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)的可靠性,而微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)体积小的特征,为冗余技术的应用提供了条件。为了弥补SINS误差随时间累积以及低成本MEMS惯性器件精度低的问题,可以利用冗余式MEMS捷联惯导系统与全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在误差传播性能方面互补的特性进行组合。然而,一方面需要进一步研究如何抑制MEMS惯性器件精度低对组合导航姿态角估计的影响;另一方面需要进一步考虑如何应对GNSS信号受干扰、失效的问题。同时,信息融合技术也是影响组合导航效果的重要因素,如何更好地利用信息融合技术提升估计精度也需要进一步研究。为了保证MEMS组合导航系统的可靠性和导航效果,本文将从如下几个方面展开研究:首先,选择器件级冗余方式提升系统的可靠性,通过对系统进行可靠性分析确定系统冗余配置的数目和结构,并考虑惯性器件故障后的系统重构问题。并对组合导航系统的非线性滤波方法进行了介绍和分析,重点介绍了适用于强非线性条件下的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)。针对GNSS信号易失效问题,在其失效后利用里程计(Odometer,OD)与冗余式MEMS-SINS进行组合,以保证系统导航效果的连贯性;设计完成冗余式MEMS-SINS/GNSS与冗余式MEMS-SINS/OD的组合方案,并给出工作模式的切换规则。其次,由于系统状态量的可观测性强弱能够反映出状态估计的效果,因此,针对航向角估计发散问题,可以利用非线性系统可观测性分析的方法找出其具体原因。由于非线性系统的可观测性分析方法目前学术界尚没有统一的定义,为了能够快速简便的对其进行分析,可以利用Taylor级数展开的方式在一个时间段内将其近似为线性时变系统,然后利用PWCS和SVD方法对冗余式MEMS-SINS/GNSS组合的状态量进行可观测性的定性与定量分析。再次,针对航向角状态量可观测性弱的问题,通过单基线GNSS测量得到的航向角对系统进行航向约束,能够有效提升系统航向角的估计效果;针对单天线GNSS在转弯状态测量得到的航迹角存在侧滑角的问题,通过转弯判断规则对系统的运动状态进行判断,当检测到系统处于转弯状态时,关闭航向约束,仅利用MEMS实现系统短时有效输出;针对MEMS器件精度低,关闭航向约束对系统导航效果造成的影响,通过基于Sage-Husa得到的非线性噪声统计估计器以及利用模糊推理改进的自适应UKF算法在短时间内抑制该影响。结果表明,该算法能够有效保证系统导航精度。然后,针对GNSS信号易失效问题,在检测到GNSS信号失效后利用里程计与冗余式MEMS-SINS进行组合,保证系统导航效果的连贯性。针对里程计量测信息易受野值干扰的问题,首先对里程计量测信息中可能出现的野值情况进行了分析,然后建立野值检测规则;当系统检测到量测信息中出现野值后,通过新息向量改进常规UKF算法,完成改进的抗野值自适应UKF算法设计。通过仿真实验证明,该方法能够有效改善里程计野值信息对系统导航效果造成的影响。最后,分别将冗余式MEMS-SINS/GNSS组合部分与冗余式MEMS-SINS/OD组合部分的滤波器作为子滤波器1与子滤波器2。利用联邦滤波的方式将两种子滤波器的滤波方法融合起来,从而验证组合导航总体方案设计的导航效果。通过仿真实验证明,该总体方案能够实现系统连续、高精度、高可靠性的导航目的。