巡飞弹药是一种可利用多种武器平台发射或投放,在目标区上方巡弋飞行,以执行侦察与目标指示、精确打击、毁伤评估、通信中继、空中预警等多种作战任务的智能弹药,已经成为军事装备发展的一个热点。本文为满足巡飞弹药低成本、小型化、滞空时间长等设计要求,以实现巡飞弹药自主飞行为目的,重点展开了巡飞弹药系统建模、低成本组合导航、气动参数辨识、飞行控制系统设计与分析等关键技术的研究。建立了巡飞弹药六自由度运动方程,通过运动方程的解耦与线性化,得到了巡飞弹药纵向运动和侧向运动的线性化方程,并分析了巡飞弹药的运动模态。建立了考虑参数不确定性的巡飞弹药仿真平台,通过升降舵中加入方波激励信号,验证了线性化运动方程建立的正确性,分析了不确定性对系统的影响。为了解决巡飞弹药不同工作阶段对陀螺仪量程需求的差异,抑制MEMS陀螺仪随机漂移和噪声,提出了基于模糊逻辑的可变量程陀螺仪阵列补偿方法,数值仿真结果表明:该方法能实现陀螺仪量程以及陀螺仪阵列输出数据融合方法的在线调整,提高了输出精度。为了给巡飞弹药提供长时间高精度的导航数据,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波(STKF)的量测噪声时变GPS/MIMU组合导航算法。该算法的量测噪声随着DOP值实时变化,以减弱GPS输出误差变化时对组合导航解算的影响,在线估计并补偿了MEMS惯性传感器误差,车载试验验证了算法的有效性。当GPS不可用时,为解决陀螺仪输出误差导致姿态解算逐渐发散的问题,提出了基于最速下降法的变增益姿态滤波方法。该方法以加速度计和磁强计输出作为观测值,通过时变增益实现姿态误差的补偿。仿真和飞行试验结果表明:在动态条件下该算法的姿态角解算精度优于卡尔曼滤波算法。建立了巡飞弹药的纵向气动参数辨识模型,利用多种时域辨识方法实现了纵向气动参数的辨识,辨识结果表明无迹卡尔曼滤波(UKF)可在线辨识得到较高精度的气动参数。为了解决气动参数辨识中缺少攻角和侧滑角测量数据的问题,根据风速、地速和空速的三角关系,提出了基于扩展卡尔曼滤波的三维风速在线估计方法,实现了三维风速的在线估计,给出了攻角和侧滑角的估算值。为保证飞行安全,提出了基于递推最小二乘算法(RLS)与UKF组合的两步闭环在线辨识策略。该策略在输入端加入“3211”多级方波激励信号,先由RLS辨识得到的巡飞弹药气动参数,并作为UKF的初值,再由UKF实现气动参数的较高精度的辨识,实现了闭环条件下气动参数的直接辨识,避免了对复杂控制系统回路的建模问题。半实物仿真试验结果表明:该策略可在闭环条件下实现气动参数辨识。针对巡飞弹药存在外界干扰和本身参数变化的不确定性问题,搭建了H?控制回路,选取了加权函数,采用H?控制理论设计了鲁棒控制器。开发了用于导航与控制系统验证的小型化、低成本硬件系统。半实物仿真试验结果表明:硬件系统设计合理,所设计的控制器对巡飞弹药模型的参数不确定具有较强的鲁棒性。