随着信息技术的发展,深空探测技术也在不断发展,人类对于太空的探索,已经突破了地月系统,并且向着更遥远的外太空扩展。尤其随着视觉导航技术的引入,自主导航得以迅速发展。在自主导航中图像特征点的提取与跟踪,以及本质矩阵的建立,行星准确着陆等问题往往牵涉大型线性方程组,或者大型矩阵,快速而高效率的求解方案既具有理论意义,又具有实用价值。不仅如此,许多实际问题,例如,冶金工程,大型土木结构,最优控制,图像处理,经济规划,种群繁殖,大型输电网络等可以归结为大型线性方程组的求解。随着问题的规模的扩大,所对应的线性方程系数矩阵也会相应的大大增加。对于求解这类大型线性方程组则是解决实际问题的基础,当然也是核心所在,计算量势必在整个过程中的比重比较大。超大规模线性方程组的研究是现代科学计算的重要组成部分,也是关注的焦点之一。本文主要对大型线性方程组的截断算法进行深入研究,并将该算法应用于解决自主导航上的相关问题。以下是论文的研究内容及成果：1)本文首先介绍了有限截断的应用背景,尤其是在视觉导航中的应用方向。其次,介绍了有限截断算法的原理和矩阵方程的相关性质,并在此基础上对大型线性方程组截断提出三种截断方案,基于行范数截断方案,基于条件数截断方案,基于行范数与条件数的截断方案。2)通过系列大型矩阵的例子,以及数据实验,说明算法的有效性,并在对比中说明各种算法的利弊,从而得出更有效的截断方案。3)将算法应用于实际导航中的相关问题,说明算法的可行性及实际意义。