大气数据系统已被普遍装备于飞行器上,其输出的大气数据直接影响飞行器的安全与性能。为保障飞行器在大气数据系统因故障而失效的特殊场景下精确获取大气数据和导航信息,本文以大气数据系统的数字化建模及其在组合导航中的应用为研究课题,重点研究了大气数据系统的数字化建模、大气参数正反解算问题以及大气数据系统辅助惯性导航系统的信息融合技术等,主要研究内容如下:⑴研究了大气数据系统的基本工作原理及测量传感器应用特性,重点研究了气压高度、大气攻角和真空速等大气数据的计算原理及误差特性。在此基础之上,对大气数据系统从功能层面进行了数字化建模,针对大气数据系统的激励参数与输出参数呈现复杂的非线性函数关系,不利于精确解算。论文针对气压高度方程的特性,在牛顿下山法的基础上提出了改进解法;针对升降速度的定义研究了特定的数值解法。⑵针对大气数据系统模型并非完全可逆型模型,分别开展了基于风场和基于飞行动力学的真空速、攻角和侧滑角的估计算法研究。一方面,依据速度矢量三角形原理,考虑到风速是真空速、攻角和侧滑角解算的基础,论文设计了利用大气压力作为观测量、采用扩展卡尔曼滤波器实现风速的有效估计,进而估计出真空速、攻角和侧滑角。另一方面,论文分析推导真空速、攻角和侧滑角在飞行器运动规律中的微分方程形式,建立级联式双滤波器架构,考虑传统情况下易忽略级联滤波架构所引起的观测量时间相关性问题,采用无迹卡尔曼滤波对上述大气数据实现了有效估计。⑶研究了基于大气数据辅助捷联式惯性导航系统(SINS)的组合导航算法。针对惯性导航系统高度通道不稳定,讨论了传统方式利用气压高度阻尼惯导高度通道的缺陷,考虑到大气数据系统能输出冗余的速度信息(真空速、升降速度等),重点推导了气流坐标系下的真空速作为观测量,采用kalman滤波理论,设计基于真空速/高度信息的SINS/ADS组合导航滤波算法,并对其进行了有效性仿真验证。最后,论文针对传统的导航信息评估技术存在若干问题,设计了一种基于集中式卡尔曼滤波和R-T-S固定区间平滑相结合的多源信息融合算法,为导航系统的性能评估提供了高精度的基准,并设计实现了一种基于多源信息融合的导航性能评估仿真平台,为本文的研究工作提供了可靠的运行环境和验证支撑。