作为一种完全自主式的导航方式,惯性导航系统(InertialNavigation System,INS)广泛用于舰船及水下潜器等运载体。但是,现有INS机械编排在极区工作时存在精度下降、平台跟踪北向困难等问题。特别是在极点附近,基于现有坐标系统的北向定义已经失去了意义,导致无法提供北向基准。因此,本文针对现有INS机械编排存在的问题提:出一种适用于极区工作的横坐标系捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)机械编排,并在此基础上对横坐标系SINS和其误差抑制技术进行深入研究。论文研究的主要工作有:在建立了横坐标系参考框架的基础上,设计了横坐标系SINS机械编排。利用空间解析几何推导了位置、速度及捷联姿态矩阵在常规坐标系统和横坐标系统之间的转换公式,实现了 SINS在不同机械编排之间的自由切换。通过对横坐标系SINS进行误差分析,确定了该系统中同样含有舒勒、傅科以及地球3种周期振荡性误差,同时发现横经度、横纬度误差及方位失准角随时间发散的误差特性。针对横坐标系SINS中存在的周期振荡性误差,利用多普勒计程仪(Dopple Velocity Log,DVL)辅助横坐标系SINS构建了外全阻尼系统。通过对外全阻尼横坐标系SINS特征方程的分析,发现在外全阻尼横坐标系SINS中方位阻尼效果不仅与方位阻尼网络设置有关还与载体位置有关,从而给横坐标系SINS的阻尼网络设计提供了设计要求。针对DVL测速误差会给外阻尼横坐标系SINS带来误差,推导了DVL测速误差和外阻尼横坐标系SINS误差之间的传递函数,进而分析了不同形式DVL测速误差对外阻尼横坐标系SINS的影响。提出了一种双系统串联外阻尼横坐标系SINS误差抑制方案,利用双系统外速度误差检测技术自动判断阻尼状态切换时刻,并使用数学平台旋转角速度柔性切换替代传统一次性切换,有效减小了 DVL测速误差对外阻尼横坐标系SINS的影响。虽然利用阻尼技术可以阻尼掉横坐标系SINS中存在的周期振荡,但是无法抑制横经度、横纬度以及航向角误差的发散。为了解决横坐标系SINS误差累积的问题,提出利用重力异常匹配辅助横坐标系SINS方案。在该方案中,针对重力场模型非线性及无具体解析式表达式的问题,利用粒子滤波(Partical Filter,PF)对重力异常数据进行数据融合。考虑到标准PF存在粒子退化问题,对标准PF进行了优化。在PF框架中嵌入容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF),即利用CKF在滤波当前时刻根据量测信息得到重要性密度函数,同时在CKF量测更新阶段利用Gauss-Newton迭代计算获得系统状态近似极大后验概率估计,从而减轻粒子退化速度,保证重力异常匹配精度,有效抑制了横坐标系SINS误差累积。在极区重力异常不可匹配区域,为了使横坐标SINS可以得到持续校正,设计了横坐标系SINS/重力异常匹配/DVL之间的三种不同组合模式,推导了3种组合模式下系统量测方程。针对DVL输出受洋流影响的问题,提出了基于船体转弯运动模型约束的洋流误差估计方案,减小了洋流误差对DVL速度输出影响,改善了系统性能。