惯性导航系统(Inertial navigation system,INS)能够在全天候条件下,自主、隐蔽地进行连续三维空间定位和三维空间定向,为载体提供连续、实时的导航参数,在短时间内具有较高的导航精度。但是惯性导航系统的导航误差会随时间累积发散,在长时间导航过程中精度会降低,需要通过有效的辅助导航手段进行修正。地磁场是地球自身的固有场,而且是一个矢量场,地球空间上的任意一点都会有一个与其唯一对应的地磁矢量值。因此将地磁场作为辅助惯性导航系统的研究对象,具有理论意义和实际应用价值。现阶段,水下地磁辅助导航存在一些重要的技术难点如:水下机器人(Remote Operated Vehicle,ROV)磁干扰场的补偿、区域的地磁场模型、导航区域的地磁图适配性评价以及地磁匹配算法等。本论文针对上述问题展开研究,研究工作主要集中在以下几个方面:ROV载体磁干扰的补偿算法研究。根据载体产生的磁干扰场的特点以及在航行中的主要姿态特征,提出一种基于载体旋转测量的磁干扰补偿算法。传统的磁补偿方法主要是构建磁干扰场模型,求解模型参数。然而传统方法计算复杂,同时需要学习航行,在学习航行中会存在载体姿态的耦合现象,会导致参数求解容易陷入奇异,使得参数求解变得非常困难,补偿精度不容易控制。本文采用载体旋转代替载体的学习航行,简化模型的学习过程。在ROV载体旋转过程中得到磁干扰场与旋转角度的关系,建立对应的补偿模型。在航行过程中,利用该补偿模型对载体产生的磁干扰场进行实时补偿,提高补偿效率。区域地磁图构建及地磁图适配性评价算法研究。高精度地磁图是进行地磁辅助导航的前提条件。针对区域地磁图构建问题,在分析和总结现有区域地磁场模型的基础上,采用泰勒多项式地磁场模型构建了高精度区域地磁图,给出了模型的最优截止阶数和减小边缘效应的措施。地磁信息丰富的区域有利于INS导航误差的修正。针对区域地磁图适配性评价问题,本文基于多属性决策思想采用主成分分析法提取多个主要的地磁特征值,对区域适配性进行综合评价。该算法解决了采用单一特征值评价不全面的缺陷,且具有求解过程简单、易于应用等优点。仿真结果表明:采用主成分分析法获得的地磁图适配性评价值与该区域的匹配概率有较好的一致性。地磁匹配算法研究。基于Hausdorff距离的MAGCOM算法在无旋转偏差时精度高,且抗干扰能力强。采用角度限差的ICCP算法对旋转偏差的处理十分有效,但计算费时。本文对两种算法进行组合优化,采用误差椭圆减少组合算法区域搜索的耗时,采用移位寄存器提高算法的实时性。此外,本文还研究了候选区域地磁图适配性对匹配算法修正精度的影响。仿真结果表明:适配性评价值高的区域有利于提高匹配算法的修正精度。松花湖水域试验研究。为验证以上理论研究的正确性与有效性,开展了基于ROV的水下地磁辅助导航试验。试验表明:载体旋转的磁补偿算法能够有效地补偿载体产生的磁干扰场;采用主成分分析法评价的结果能够选出适合导航的区域;在合适的区域内,组合算法对惯性导航系统的累积误差具有很高的修正精度。