随着信息和导航技术的发展,实时准确地掌握载体的运动信息变得尤为重要。载体的姿态信息(偏航、俯仰、横滚)在航空航天中的飞行器件、在海上航行的轮船、以及在陆地上行驶的汽车等中都是重要的输出参数之一。如何准确地获得运动载体的姿态信息也是研究领域的一大热点。论文以GPS/INS组合测姿系统为研究对象,首先对GPS/INS组合测姿系统进行了研究和分析,并详细地介绍了组合测姿基本原理和测姿方法,为下文的研究做好理论基础。分析测姿误差来源,推导组合导航系统的误差模型。对卡尔曼滤波理论进行研究学习,再此基础上提出了基于单天线GPS/INS组合测姿和基于双天线GPS/INS组合测姿两种方案。重点对双天线GPS/INS测姿方法进行了研究,根据实际情况建立了卡尔曼滤波的误差状态方程和观测方程。考虑在GPS/INS组合测姿系统中,将两个系统的数据进行融合及解决系统中的非线性问题是最为关键的技术,因此在常规滤波的基础上提出了改进的卡尔曼滤波算法(UKF),构建了基于UKF算法的联合卡尔曼滤波器,对各个子系统的滤波器和主滤波器进行设计,建立了GPS/INS组合测姿系统的状态方程和观测方程。最后,做了两组实验对组合测姿系统的整体性能进行验证和分析。第一组是基于单天线GPS/INS组合测姿的三轴转台实验,实验表明单天线GPS/INS组合测姿系统比纯惯导系统解算的效果要好且成本较低适用于精度要求不高的系统中。第二组实验包括静态下双天线GPS的测航向角实验以及跑车实验。对纯惯导系统、INS/GPS组合测姿系统和改进的基于UKF的联合卡尔曼滤波测姿系统解算的姿态信息进行比较。结果表明改进的基于UKF的联合卡尔曼滤波测姿效果最好,精度优于单天线组合测姿系统,适用于高精度的系统。