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传统捷联惯性导航技术广泛应用于军事领域和民用领域,其使用加速度计和陀螺仪作为测量器件,其中高精度陀螺仪的制造难度和成本都很大,并且不能在大动态的环境中使用。而无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)只使用加速度计,不仅避免了由陀螺仪带来的缺陷从而更好地适应大动态的应用环境,还缩减了体积和成本。因此无陀螺捷联惯性导航技术具有很好的研究价值。但是GFSINS自身也有着不可忽略的缺点。由于不能直接测得角速度,使其在导航解算中需要多次对时间进行积分,这就导致系统误差随时间累积严重,降低了导航精度。而GPS具有实时测量、高精度、全天候等优势,所以本文引入GPS辅助GFSINS进行导航,利用前者的数据校正GFSINS的导航误差,抑制其误差的累积,提升导航精度。本文的研究重点和主要工作如下:(1)GFSINS采用新型九加速度计惯性测量单元,并推导了其中任意一个加速度计的输出模型,通过对加速度计测量的数据进行解算能够获得三轴角速度的导数项和两两乘积项,进而求得角速度,这样就可以对GFSINS的导航算法进行推导。另外还建立了系统的误差模型,为设计卡尔曼滤波器做准备。(2)研究和对比了三种解算角速度的方案,即积分法、开平方法和角速度解算辅助算法。分别对每种方案进行了算法的推导和仿真,根据仿真结果分析了每种方案的优势与缺陷,最终选用了可实现性和可靠性较高的积分法来解算角速度。(3)深入分析了GFSINS惯性测量单元中加速度计的安装误差特性。对比了两种安装误差对角速度解算精度的影响,并完成了仿真验证。然后针对其设计了标定方案及补偿算法。仿真结果证明该标定及补偿算法能够改善安装误差带来的影响。(4)详细研究了GFSINS/GPS组合导航系统的工作原理及导航算法。采用了松散组合模式,并通过间接法建立卡尔曼滤波方程,利用反馈校正的方法实现GPS辅助GFSINS。最后仿真表明GPS可以有效地改善GFSINS误差累积的问题,提升了其导航精度,验证了组合导航算法的有效性。