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惯性导航系统(INS)依靠陀螺仪和加速度计精确地解算载体的位置、速度和姿态信息,实现全天候、全球性的载体自主三维定位、测姿和测速,而不需与外界发生任何信号交互,是一种完全自主的导航系统。但是惯性导航系统存在导航误差随时间积累、长期导航精度差的固有弱点,因此需要其他外部信息对其进行校正。重力是地球的固有物理特征,测量时不需向外发射信号,也不需要接收外界信号,重力导航最突出的特点是定位误差与时间无关。构建重力辅助惯性导航系统,使用地球重力场信息对惯性导航系统误差进行校正,既能获得高精度的导航结果,又不会破坏导航系统的自主性。匹配算法是重力辅助惯性导航系统的核心,目前最常用的重力匹配算法是基于等值线的最近点迭代ICCP算法。这是一种基于最小二乘的优化算法,以INS指示航迹与对应的最近等值线点集间的欧氏距离为目标函数,迭代求解使目标函数最小的刚性变换,并将算法输出结果作为对载体真实航迹的估计。ICCP算法实现的两个关键步骤为:最近等值线点查找和刚性变换求解。本文主要针对这两个步骤实施过程中的局限性提出改进方法。论文所做主要工作如下:(1)详细论述了ICCP算法的数学原理、相关参数的求解过程及算法的收敛性。针对重力异常测量值存在误差的问题,提出一种基于p-范数的改进ICCP算法,基于模糊理论对每个INS采样点处重力异常测量误差的大小做出评价,据此对最近等值线点集进行重调,采用非凸优化的增广拉格朗日函数求解对应的刚性变换,能够有效地提高算法的鲁棒性和匹配精度。(2)针对传统ICCP匹配算法采样时间较长,算法实时性差的问题,首先引入单点迭代策略,改变算法的采样结构,缩短两次匹配的时间间隔,提高匹配算法的连贯性、实时性和精度;其次针对查找最近等值线点的过程计算量大的问题,采用滑动窗口方法的思想,使最近等值线点的搜索域随迭代次数的增加而逐渐缩小,在单次迭代时采用不固定搜索区域的方式,令搜索范围随着惯导系统误差的增加而增大,能够极大的减少算法的计算量;最后引入松弛因子,将相邻两次迭代计算的刚性变换进行耦合,能够有效的减少算法的迭代次数,提高算法的匹配效率。(3)对影响重力辅助惯性导航系统精度的主要误差项进行了建模分析,研究了基于p-范数的改进ICCP算法与传统ICCP算法误差模型的异同;基于层次分析法从理论上定性的评估了惯性导航系统、重力传感器、预存重力图数据库及重力适配区对算法匹配精度的影响程度。