近年来深海勘探技术在国际上得到了快速发展,在很大程度上提高了对深海的地层资源的了解和开采水平,使得开采深海新资源成为可能。随着我国经济实力的提高,更早更快地了解,开发所属海域的地层资源的需求日益提高。海洋地震勘探的主要原理是通过安装在船上的地震仪发射地震波,经海底反射后由安装在数字缆上的水听器接收,通过对反射回来的地震波的采集与分析,获得地下地质结构等数据,从而分析资源储量与可开采程度。其中高精度姿态航向参考系统(AHRS)是支持深海拖曳等水下活动的最基本的组成部分。本文对海洋拖曳系统姿态监测的关键技术进行研究,确保海洋地震勘探系统能够正常工作并且实时记录海底拖缆节点位置。为了准确获取海底拖曳设备的姿态信息,首先需要利用姿态敏感元件,如陀螺仪、加速度计、磁力计等传感器,测量拖体与数字缆的姿态相关信息。再通过对拖体与数字缆获取的姿态数据进行姿态反演。将采集的数据由每个水听器独立的载体坐标系转换到统一的地理坐标系,以便于对水听器采集的数据进行后期处理,提高地震数据的反演精度。数据姿态反演将采用四元数法,求解四个未知量的线性微分方程,实现全姿态的坐标转换。其中最大的难点在于由不同传感器的采集数据特点不同所造成的多传感器的数据融合问题。传统的数据融合方法是基于卡尔曼滤波对非线性系统进行多传感器数据的融合,以提高测量精度。但由于卡尔曼滤波对非线性的固有局限性,在实验测量中并未满足测量精度要求,因此我们基于已有的数学方法,提出了用神经网络模型进行数据融合,提高测量精度。最后为了更好的将姿态监测实时显示在实际的运用场景中,开发了一套用于显示拖体姿态,拖缆上各节点的姿态信息的软件。可以用于对拖体运行轨迹、工作状态进行监测,解算数字缆的三维姿态。同时通过将数据进行反演计算,最终在软件中对拖体的运动速度、行进方向及拖缆各节点位置的姿态角度进行跟踪显示。