惯性导航系统(INS)可连续提供信息,短时间精度高,但是定位误差随时间积累。GPS 系统长期稳定性好,但易受到干扰,数据更新频率低。由于 MEMS 器件本身的缺点,应用其作为惯性测量器件的惯导系统需有 GPS 辅助。INS 和 GPS 构成的组合导航系统,拥有很好的导航精度,在实际工程中得到了广泛应用。本文介绍了 GPS 和 INS 的基本原理和组成,建立了组合导航系统误差模型,推导了惯性导航系统误差方程,主要研究了 INS/GPS 组合导航中卡尔曼滤波技术的应用问题。以 MATLAB 语言为仿真语言环境对常规卡尔曼滤波、联邦滤波、自适应滤波进行了研究和仿真分析。在工程实际中 MEMS 器件的零位偏置并不是不变量,它随着时间和环境因素变化而波动。若不考虑其影响,将固定偏置引入捷联导航计算,必定影响导航系统精度。本文在以往研究的基础上研究了改进的卡尔曼滤波方法——带未知时变偏置的卡尔曼滤波,分析了它的工程应用背景,推导了它的算法过程。在状态方程和量测方程中引入了偏置向量,将未加偏置的状态估计和偏置估计分为两个部分,然后将偏置估计修正状态估计,得到更新后的状态估计。根据实验数据进行了 MATLAB 仿真,对仿真结果比较并经过实践得知在系统方程中加入偏置能够起到一定的效果,是有实际应用价值的。