随着科技的进步，移动测量系统得到了迅速发展。在一般的导航中，仅需要知道载体的位置，而在移动测量系统中，还需要知道载体的姿态。对载体姿态的测量，最直接的办法是采用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)。INS可以高采样率输出载体的姿态、速度和位置，并可以在不与外界进行信息交换的条件下进行自主导航。但由于传感器误差的影响，INS的导航误差会随时间积累，需要对其进行修正。最常用的办法就是利用全球导航卫星系统(GNSS)与INS组成GNSS/INS组合导航系统。GNSS可以输出载体的速度和位置，导航精度稳定，但在观测条件不好的情况下，导航精度会受到影响或没有导航输出。GNSS/INS组合导航系统可以结合两者的优势，是一种常用的组合导航系统。本文对GNSS/INS组合定位定姿相关问题的研究如下。

(1) INS的导航原理和误差特性。首先，针对捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)，给出了一整套力学编排算法，包括姿态更新算法、速度更新算法、位置更新算法及其简化算法。其次，对SINS各项误差进行了深入分析，主要包括初始条件误差，传感器系统误差及传感器随机误差。最后，对各误差项引起的导航误差进行了48小时仿真分析，包括初始条件误差引起的导航误差，传感器系统误差中的单项误差及其组合误差项引起的导航误差，以及随机误差中的白噪声项引起的导航误差等。

(2) 基于多天线GNSS的定姿方法。并用实测数据进行了验证。本文以三天线为例，研究了两种多天线GNSS定姿方法——直接法和三参数迭代最小二乘法。为了验证两种算法的精度和可靠性，用实测数据进行了姿态解算，并对多天线GNSS定姿法进行了误差分析。结果表明多天线GNSS定姿可以达到较高的精度，并且姿态精度与基线解算质量以及基线长度强相关。

(3) 多天线GNSS姿态辅助低精度INS精对准的方法。在GNSS/INS组合导航中，一般利用Kalman滤波法对GNSS和INS进行组合。Kalman滤波是一种线性算法，线性算法要求系统的初始姿态误差较小。而低精度的INS由于传感器精度有限，对准所得的姿态角，特别是航向角误差较大，或根本无法收敛。针对此问题，提出了利用多天线GNSS姿态对低精度INS进行辅助精对准的方法，并用实测数据进行了验证。结果表明，由于多天线GNSS姿态为低精度INS提供了直接的姿态观测量，可以大大提高对准的速度和精度。

(4) 多天线GNSS/INS组合定位定姿。通常，GNSS/INS组合导航指的是利用单天线GNSS与INS组成组合导航系统，利用GNSS输出的位置、速度和INS输出的姿态、速度、位置，采用Kalman滤波法进行组合导航解算。组合导航算法需要估计的状态量包括失准角、速度误差、位置误差以及陀螺漂移和加速度计零偏等。通过可观测性分析可以发现，某些待估状态量只具有弱观测性，或者不可观测。如航向角误差，就属于弱观测量，而在移动测量系统中航向角又非常重要。为解决此问题，本文提出多天线GNSS/INS组合定位定姿方法，利用多天线GNSS测定的姿态提高系统的可观测性。同样用实测数据对此方法进行了验证，结果表明多天线GNSS/INS组合的方法可以显著提高航向角的估计精度。