常规弹药的制导化改造是提高其打击精度的重要途径。常规弹药速度快、转速高,确保其精确打击的关键在于弹体运动信息的实时、精确及可靠获取,因此,具有高精度及高可靠性的自适应组合导航技术成为弹载导航领域研究的重点和热点,对常规弹药的制导化改造具有重要的现实意义。本文在课题组前期研究的基础上,以弹载组合导航平台的研发为技术背景,以复杂环境下MEMS-INS/GNSS组合导航系统的精度与可靠性增强为目标,围绕MEMS-INS/GNSS组合导航系统所涉及的若干关键技术展开研究,提出了适用于复杂弹载环境的高精度、高可靠性组合导航技术方案,目的在于充分利用各弹载导航子系统的测量信息,提高弹载组合导航系统的精度、可靠性和适应性。在查阅大量文献与分析国内外制导弹药用组合导航系统研究现状的基础上,剖析了国内外在该技术领域的研究方法和技术难点,并由此确立了本文的主要研究内容及技术路线,其中,本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)针对MEMS-INS/GNSS组合导航系统在弹道增程段出现的过程不确定问题,分析了由增程发动机振动引起的系统过程不确定性对组合导航系统精度性能的影响机理,提出了一种基于增强型强跟踪容积卡尔曼滤波的过程不确定抑制算法。该算法通过在预测协方差阵中引入多重次优渐消因子,实现了组合滤波器对各通道导航参数状态的自适应跟踪;通过采用假设检验方法对系统过程不确定进行辨识,避免了组合导航系统在自由飞行段的精度损耗。在此基础上,推导并引入了一种新型高阶球面单形-径向容积积分准则,进一步提高了传统强跟踪滤波算法的估计精度,最终实现了组合导航系统在弹道增程段对过程不确定的有效抑制。(2)针对MEMS-INS/GNSS组合导航系统在GNSS测量异常时受重尾非高斯噪声干扰导致的非高斯量测问题,分析了非高斯量测噪声条件下常规组合滤波器的精度性能退化机理,提出了一种基于自适应最大相关熵准则的自适应鲁棒性滤波算法。构建了自适应最大相关熵准则,并以此为基础完成了自适应鲁棒性滤波算法的设计。探讨了自适应鲁棒性滤波算法中最优参数的确定方法,并从避免数值计算奇点以及降低算法计算复杂度两方面对所提算法进行了优化设计。最终实现了组合滤波器在非高斯量测条件下的自适应鲁棒性最优状态估计,提高了MEMS-INS/GNSS组合导航系统在GNSS测量异常时的导航参数测量精度。(3)针对制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统射前不能加电及射后弹体无法进行任意机动的问题,研究了基于GNSS信息辅助的组合导航系统空中对准方法,提出了一种基于惯性系闭环反馈动态姿态估计技术的空中对准方案。构建了动态姿态估计数学模型,详细推导了定姿矢量的最优求解过程,通过在定姿矢量求解过程中采用闭环反馈引入实时陀螺零位漂移误差,确保了初始对准的高精度,并在此基础上通过采用四元数多矢量定姿算法提高了算法的收敛速度,确保了初始对准的快速性。最终实现了制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统的快速、高精度初始参数获取。(4)在上述理论研究的基础上,分别通过蒙特卡洛数值仿真以及地面车载试验验证了所提方案及算法的可行性和先进性。最后,通过实弹飞行测试试验对上述关键技术进行了综合评估及验证。本文研究成果对于MEMS-INS/GNSS组合导航系统在制导弹药中的成功应用具有重要的借鉴意义。