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捷联惯性导航系统是一种重要的自主式导航设备，广泛应用于军事和民用等诸多领域。初始对准是捷联惯导独自导航及组合导航的关键技术，其中卫星导航系统辅助捷联惯导动态初始对准是一个重要的研究方向。论文针对GPS辅助捷联惯导动态对准中的关键模型开展研究，包括INS元件误差的辨识和处理、地固系下基于多种姿态描述方法的SINS误差模型、GPS辅助捷联惯导动态初始对准的鲁棒非线性滤波算法以及GPS/INS紧组合初始对准的观测模型及鲁棒滤波算法等等。取得的主要研究成果如下：（1）采用Allan方差和功率谱密度对实测陀螺信号进行辨识，根据辨识结果重构性质相同的陀螺信号，表明辨识方法的正确性；提出一种基于经验模态分解的非平稳陀螺信号平稳化处理方法。通过与小波分析等方法比较实验，表明该方法能有效地辨识出非平稳信号序列中的趋势项，可提高信号的正态性。（2）建立了地固系下任意失准角SINS系统误差模型，并给出了其大方位失准角误差模型和小失准角误差模型的简化公式，实验证明该模型能适用于GPS辅助下各种失准角情形下的初始对准，当失准角较小时，小失准角线性误差模型的估计精度和计算效率较高。（3）建立了地固系下基于四元数、罗德里格参数、修正罗德里格参数的SINS系统误差模型，通过实验给出了上述模型的适用范围。基于SO（3）理论给出了上述几种姿态描述方法的高阶Cayley表述方法，实验分析了基于几种不同姿态方法的SINS误差模型估计精度和计算效率。（4）基于奇异值分解，提出一种新的H鲁棒Cubature卡尔曼滤波算法。该算法可以有效抑制因约束参数选择不当引起的滤波发散，放宽了该参数的取值范围进一步提高了算法的鲁棒性，分析了最优约束参数的迭代界限和迭代步长对滤波结果的影响。（5）建立了GPS/INS紧组合初始对准的双差伪距/伪距率观测模型，实验表明引入双差伪距率观测值可以有效提高紧组合初始对准的精度和收敛速度。提出一种多重渐消H鲁棒Cubature卡尔曼滤波算法。该算法可以有效抑制原始观测值粗差，提高位置和姿态的估计精度，加快姿态估计误差的收敛速度。