本课题以实际科研项目为背景,针对水下潜器导航系统的关键技术进行研究。论文的主要工作有: 在多传感器信息融合技术的基础上,重点介绍了卡尔曼滤波器的工作原理和设计方法,分析了影响卡尔曼滤波精度的几个因素,并结合工程实现方式,重点介绍了噪声协方差阵的选取和设计方法。 为了使SINS/GPS组合导航系统在GPS信息不可用时,仍能提供较高的定位精度,本文重点介绍了捷联惯导系统与GPS组合导航中的预测技术,分析了卡尔曼滤波器对系统误差状态的估值效果。本文通过对不同的运动状态进行仿真实验,给出了基于卡尔曼滤波算法得到的预测误差与运动状态的关系。仿真实验表明,影响SINS/GPS组合导航系统预测精度的主要因素是航向机动。并提出了在载体机动时,使用一种改进的卡尔曼滤波算法。所得到的分析结论对预测结果在SINS/GPS组合中的实际应用提供了依据,同时,车载试验表明,SINS/GPS组合导航系统在GPS信息不可用的情况下有很好的预测效果。 水下自主潜器工作时,水下定位采用SINS/DVL组合模式。本文针对AUV自身特点,基于SINS/DVL组合导航工作模式,提出在航向机动时引入惯导的航向信息/DVL推位的组合导航方案,并比较了AUV常用的两种导航技术的定位精度。仿真结果表明:采用基于SINS/DVL组合导航与惯导的航向信息/DVL推位相结合的方案能有效提高航行机动时的定位精度,并在整体上优于惯导的航向信息/DVL导航系统。 最后,通过海上试验验证了AUV的组合导航系统模型,为AUV的实际航行提供了有力的保证。