Цель исследования. Цель работы заключается в разработке и анализе архитектуры локальной навига- ционной подсистемы для беспилотных авиационных и транспортных платформ, основанной на адаптивной интеграции данных разнородных сенсоров. Исследование направлено на повышение точности определения навигационных параметров в условиях деградации или недоступности спутниковых навигационных сигналов. Методы. Методологическая основа включает системный анализ, вероятностные методы оценки состояния, модели динамики и наблюдения, а также подходы адаптивной фильтрации. Для объединения данных инерциальных измерительных устройств, спутниковой навигации и координатных источников интеллектуальной транспортной системы применяются расширенный фильтр Калмана и фильтр частиц с механизмом автоматического переключения на основе анализа статистики невязки. Результаты. Сформирована архитектура подсистемы позиционирования с синхронизацией данных, системой предварительной обработки и адаптивным алгоритмическим ядром. Показано, что переход к фильтру частиц при превышении доверительных границ нормированной невязки позволяет компенси- ровать выбросы GNSS и временные провалы сигнала. Моделирование продемонстрировало снижение среднеквадратичной ошибки позиционирования с 4,2 до 2,1 м и ограничение максимальных отклонений до 2,4 м. Проанализированы режимы работы подсистемы при различных комбинациях доступных источников навигационной информации. Заключение. Предложенная методика адаптивной сенсорной интеграции обеспечивает определение навигационных параметров динамических объектов и может быть использована в составе систем управления беспилотных авиационных платформ и интеллектуальных транспортных комплексов. Архитектура и алгоритмические решения обеспечивают требуемую точность и отказоустойчивость при работе в сложных условиях городской среды