基于微惯性传感器的单兵导航定位技术作为一种不依赖外界环境的自主导航技术,在GPS(Global Positioning System,全球定位系统)拒止或复杂应用环境下可以准确的获取单兵人员位置信息,进而提高单兵作战效率,降低事故发生率。针对现代单兵协同作战的特点,如何实现多个单兵的导航定位全局最优成为了该领域问题之一。全局最优的导航定位并不是单纯的提高组网内的某个单兵导航定位精度,而是使全局导航定位精度达到该环境下的最优。因此,需要对组网内的全部单兵共同研究。本文在单兵自主导航的基础上,利用超宽带技术完成单兵测距和组网,采用协同导航技术来降低全局导航定位误差,实现导航定位全局最优。首先,分析了单兵自主导航定位系统中的MEMS(Micro-Electro-Mechanical System,微机电系统)惯性传感器误差并提出数据预处理方案,对MEMS加速度计和陀螺仪建立适当的误差补偿模型,以此提高自主导航定位精度。根据惯性导航基本理论建立了适用于单兵导航定位的航迹推算算法。分析了超宽带UWB(UltraWide Band,超宽带)技术原理,重点研究了超宽带模块的测距和组网模式,在以上理论基础上提出了基于全局最优的单兵自组网协同导航框架。然后,本文推导建立了单兵自组网协同导航数学模型,包括状态方程和观测方程。研究了卡尔曼滤波及其扩展算法,在基于全局最优的要求下建立了集中式协同导航卡尔曼滤波算法,对算法进行了仿真分析。为了验证单兵自组网协同导航定位效果,在评判指标“固定点定位精度”和“航迹还原度”的基础上,根据本课题多单兵协同导航定位的特点,提出了“全局航迹还原度”指标来评判导航定位精度。最后,设计了单兵自组网协同导航实验,将该技术应用于实验室研制的单兵自主导航定位系统中进行了验证,测试了协同导航下与单独导航下的实际导航定位效果。实验结果表明:该技术可以使单兵“全局航迹还原度”高于90%且稳定工作60min以上,相较于单独导航,在?=10m,行走60min时,协同导航下的全局航迹还原度提升了2.5倍,实验有效的论证了基于全局最优的单兵自组网协同导航技术可以有效提升全局导航定位精度和稳定性。