初始对准对于提高捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System，SINS)长航时自主导航能力意义重大，是SINS进入导航工作状态前必须完成的一项初始化工作。随着计算机与信息融合技术的发展，SINS/GNSS组合对准逐渐成为初始对准的重要研究方向之一，SINS/GNSS组合对准作为一种精对准方法，相对于粗对准，不仅能提高初始对准的精度，而且能提高系统的可靠性。本文重点研究SINS/GNSS组合对准中的信息融合问题，分别对理想条件与非理想条件予以阐述说明，并展开针对性的研究，通过理论与仿真相结合的方法对性能进行验证。
　　针对粗对准精度差及运动状态下无法实现初始对准的问题，分析SINS解算原理并推导SINS误差方程，研究SINS/GNSS组合对准算法，采用GNSS解算导航信息与SINS解算导航信息构建量测方程，联立误差方程与量测方程建立SINS/GNSS组合对准系统数学模型，分析理想情况下的卡尔曼滤波原理，利用卡尔曼滤波完成SINS/GNSS组合对准信息融合，并验证性能。
　　针对量测信息受到干扰而不理想造成系统鲁棒性变差、对准精度降低的问题，分析GNSS测量受到干扰后的误差特性及对组合对准的影响，结合滤波稳定性准则，设计SINS/GNSS组合对准H∞滤波器，通过仿真对SINS/GNSS组合对准性能进行验证，与卡尔曼滤波效果相对比。
　　针对系统噪声不确定性影响滤波精度问题，分析产生系统噪声不确定性的原因，详细研究Sage-Husa自适应滤波算法，结合Sage-Husa自适应滤波中噪声实时匹配算法，与H∞滤波方程融合构建SHAH滤波器，并通过SINS/GNSS组合对准实验对比SHAH滤波器与H∞滤波器性能。
　　本课题研究内容综合考虑SINS/GNSS组合对准过程中存在的实际问题，设计SINS/GNSS动基座组合对准方案，并对实现细节予以详细说明，针对SINS/GNSS动基座组合对准的信息融合算法开展深入研究，详细分析内外干扰因素，通过设计滤波算法，以提升组合对准系统鲁棒性与组合对准的精度，未来十分具有工程价值。