导航技术是国家科学技术发展水平的重要标志,小到民用领域,大到国防装备领域,在现代社会中发挥着越来越重要的作用。传统导航信息一般来源于电磁场、地磁场与卫星信号等人为可控因素,其工作环境受到了多方面的限制。利用地球大气层中的偏振光进行导航定向具有完全自主、隐蔽性强、稳定性高等优点,近年来受到了国内外学者的广泛关注。本文基于仿生偏振光实现小型无人机导航定姿,以无约束优化理论为基础设计并改进航姿求解算法,为仿生偏振光导航提供新的思路。本文首先建立了导航坐标系框架,分析比较载体姿态的不同表示方法,构建了姿态四元数矩阵数学模型。介绍了Rayleigh散射理论与大气偏振分布模式,以此为基础详细分析了偏振信息获取原理,构建了偏振光理论测量模型。利用Paparazzi无人机开源社区设计并搭建了小型固定翼无人机导航实验平台,分析了其整体架构和软硬件配置方案。利用飞控系统预留的外部接口扩展了偏振光传感器与光流传感器,通过定义配置文件和完善飞控代码,完成了两种仿生导航传感器的软件驱动控制以及地面站数据显示。对无人机导航用到的重要传感器进行了精度校准,并通过优化飞行控制参数完成无人机自主飞行实验,结果表明,飞控系统原生航姿求解算法可以作为后续研究的参考。针对现有偏振光辅助导航定姿方法的不足之处,本文以无约束优化方法中的梯度优化为理论基础,引入实时四元数微分构建动态步长因子,预测姿态更新趋势;设计共轭参数保证姿态迭代寻优过程中前后搜索方向相互共轭,提高收敛速度;构建融合陀螺仪、加速度计、偏振光传感器测量数据的共轭梯度优化模型,完成姿态解算。实验结论表明,本文提出的共轭梯度优化姿态求解方法具有良好的静态稳定性与精度,动态环境下能够准确跟踪姿态变化,与梯度下降法的对比结果表明,共轭梯度法的航姿求解收敛速度更快,有效保证了偏振光辅助航姿参考系统的准确性与可靠性。为实现传感器数据深度融合,提出了一种基于仿生偏振光航姿解算的EKF级联式滤波方法,实验结论表明,级联式滤波方法不仅拥有良好的静态精度与稳定性,而且进一步改善了动态环境下的航姿解算性能,减少了姿态角突变时的超调滞后现象。在此基础上构建了抑制非重力加速度干扰的变噪声自适应滤波模型,实现了非重力加速度噪声的动态估计,实验结论表明,该方法提高了偏振光航姿参考系统在强机动环境中的自适应能力和鲁棒性,可以为后续导航解算提供更可靠的参数信息。