大气数据系统和惯性导航系统是飞行器至关重要的导航设备,进行大气/惯性数据信息融合,能够在不降低系统自主性的情况下,改善两者的综合性能。本文对机载大气/惯性数据信息融合与评估技术开展了深入且有针对性的研究。论文设计了一种大气/惯性高度融合方法,在跨音速区间断开大气阻尼,利用纯惯性数据对气压高度进行修正,以提高飞行过程中高度数据的精度,特别是能够有效消除和修正跨音速阶段气压高度的剧烈波动。论文利用实际飞行数据验证了算法的可行性与有效性。论文设计了一种大气/惯性变参数互补滤波攻角融合算法,在消除跨音速大气攻角锯齿状波动的同时,提高整体飞行过程中飞行攻角曲线的平滑性。针对跨音速飞行攻角精度问题,论文设计了一种跨音速大气/惯性攻角两步融合算法,在互补滤波的基础上,利用BP神经网络进一步修正跨音速攻角,提高攻角精度。论文设计了一种基于多传感器融合的导航信息评估方法,利用量测融合、集中式卡尔曼滤波以及最优固定区间平滑滤波的三步融合方式获取高精度评价基准信息。同时论文设计了仿真平台对融合后的基准信息精度进行了验证,评估基准精度高、稳定可靠。在算法设计的基础上,论文进行了机载大气/惯性数据信息融合与评估系统的设计与开发,并利用实际飞行数据对系统软件进行了性能测试,验证了软件设计的正确性与可行性。机载大气/惯性数据信息融合与评估系统具有较高的工程应用价值。