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SINS/DVL组合导航系统是以捷联惯性导航(SINS)作为主导航系统,多普勒测速系统(DVL)作为辅助测量的导航系统,并通过滤波技术来达到期望的导航精度。课题针对导航系统的输出信息存在周期振荡及误差累积两个问题,分别在线性及非线性SINS/DVL组合导航系统的滤波中引入阻尼及后向平滑原理,对系统阻尼状态下的Kalman滤波和后向平滑CKF滤波算法进行研究。论文首先对惯性导航系统及捷联惯导的基础知识和基本工作原理进行了介绍及详细推导,建立SINS的线性误差方程。为了抑制导航系统输出信息的周期震荡,引入阻尼概念,分析阻尼状态下的捷联惯性导航原理,建立阻尼惯导误差方程。并对多普勒测速仪(DVL)的工作原理进行理论推导,建立DVL测速误差方程。其次,对于线性SINS/DVL组合导航系统,针对系统输出信息误差随着时间累积并振荡的双重问题,提出阻尼Kalman滤波方法,建立阻尼滤波的状态矩阵和量测矩阵模型,并进行系统仿真。结果表明,本文提出的阻尼滤波可在一定程度上有效抑制系统输出误差的周期振荡,且与基本的Kalman滤波相比,导航输出的信息误差精度更高,稳定性更强。最后,由于在实际工程中环境比较恶劣,且系统存在多种误差源,使导航系统的导航坐标系与“平台”坐标系间存在较大的姿态误差角,导致系统的误差模型存在明显的非线性特征,因此需要对非线性SINS/DVL组合导航系统的滤波算法进行研究。课题在基本CKF滤波基础上,引入后向平滑原理,此原理是将滤波后的量进行递归推导,系统通过前向滤波已除去大部分误差,若将平滑递归后的值重新当做滤波的初始值则可有效提高滤波精度,因此论文提出后向平滑CKF滤波算法,并对此滤波算法进行理论推导和系统仿真。结果表明,与基本CKF滤波相比,所提算法滤波估计精度更高。因为滤波算法仅仅会使导航系统的位置误差及速度误差得到较大改善,但对姿态误差的影响较小,而阻尼恰恰是提高系统姿态误差精度的有效方法且又可抑制导航输出信息中的周期震荡。因此提出系统阻尼状态下的后向平滑CKF滤波方法,并对系统进行仿真。结果表明,此方法不仅可以有效提高导航系统输出信息误差的精度并可有效抑制误差的周期振荡。