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捷联式惯性导航系统已经成为目前应用最为广泛的一种惯性导航手段。惯性导航利用其装载的惯性传感器测量载体相对惯性空间的加速度和角速度,并通过导航计算机解算出载体的速度、姿态、位置等导航信息。由于惯性导航相对其他导航方式所独特的隐秘性和自主性,因此在军事方面得到了广泛的应用。但是捷联式惯性导航系统作为一种精密仪器,其导航精度受到各类型误差的影响,这些误差的特征与平台式惯性导航也有着不同。本文对影响捷联式惯性导航系统导航精度的各类型误差进行分析研究,将主要的误差归结为:惯性传感器误差,IMU(惯性测量组件,inertial measurement unit)失准角误差和初始条件误差。本文针对这三种误差设计了相对应的系统级标定补偿方法,完成的主要工作有:1、本文所研究的传感器分别是光纤陀螺和石英挠性加速度计。光纤陀螺和石英挠性加速度计由于其工作原理导致其输出特性易受温度影响。本文针对该问题采用了建模补偿温度影响的方法。对于光纤陀螺温度漂移分别采用了最小二乘法、BP(反向传播,back propagation)神经网络和粒子群优化BP神经网络模型进行补偿,粒子群优化BP神经的补偿效果最优。采用最小二乘法对光纤陀螺标度因数和石英挠性加速度计温度漂移进行补偿。2、在理想情况下,要求由陀螺和加速度计组成的IMU敏感轴向与载体坐标系完全重合。在实际中IMU敏感轴实际方向与载体坐标系存在偏角,这个偏角被称为失准角。对于失准角误差的处理,采用了六位置标定法,将当地地球自转分量和重力加速度作为标准输入,结合惯性测量组件的实际输出解算出该失准角的方向余弦矩阵和IMU的其他参数,并按照该矩阵对失准角进行补偿。补偿效果的验证实验表明该方法能够有效降低失准角误差。3、对于捷联式惯性导航系统的初始条件误差,本文采用了姿态和速度为匹配参数的传递对准。本文采用的传递对准是利用已对准的高精度主惯导系统和待对准的子惯导系统对载体姿态和速度测量值的偏差,通过Kalman滤波器对子惯导的相关误差参数进行估计,利用这些误差参数对子惯导进行对准。在Matlab中对该算法进行了仿真,结果表明相关误差参数能够快速收敛。