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惯导系统的一个重要的问题是初始对准，在尽可能短的时间内达到最高的对准精度是惯导系统初始对准阶段所追求的目标。卡尔曼滤波被通常用于实现惯导系统的初始对准，实践证明具有很好的效果。应用卡尔曼滤波器实现惯导系统的初始对准的本质是将失准角及惯性仪表的误差作为状态变量，通过最优估计的方法将其估计出来，从而消除失准角及其惯性仪表的误差。状态估计的精度和速度决定着系统初始对准的精度和速度。而估计的精度和速度又由系统的可观测性所决定，故初始对准的速度和精度在很大程度上由系统的可观测性所决定。因此，要想研究系统状态的可估计性，必须首先分析系统状态的可观测性。 论文基于舰船惯性导航系统的特点，建立了“速度+姿态”匹配的传递对准误差数学模型；介绍了PWCS理论并将它应用于惯导系统传递对准误差数学模型中。通过用可观测矩阵奇异值分解法(SVD)和线性系统理论的方法，定性地分析了系统状态变量的可观测性情况，并给出了它们的可观测程度；运用卡尔曼滤波理论对“速度+姿态”匹配的传递对准误差数学模型进行了仿真，并对系统的估计值与真实值做了比较，还对估计值协方差曲线收敛的快慢也进行了比较；运用线性系统理论可观测性结构分解的方法对传递对准误差数学模型进行了可观测性分解，求出了可观测状态变量及其线性组合，并对可观测子系统进行卡尔曼滤波仿真；基于舰船惯导系统的特点还建立了“速度+姿态”匹配的传递对准误差数学模型，由于它是动基座传递对准，定性地分析了系统几个时间段的可观测性能，并对各个时间段的可观测性能进行了定性地比较。而且与“速度+姿态”匹配的传递对准误差数学模型也进行了比较，分析了主要状态变量如失准角和速度误差的估计值。