惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）是潜航器最为依赖的导航定位设备。由于陀螺仪和加速度计等惯性器件的原因,INS的定位精度随时间而发散,需定期使用其他导航定位方法校正INS的定位误差。相比于GPS卫星定位、无线电定位和地形辅助定位等常用的INS误差校正方法,重力测量具有无源性,重力辅助定位在提供可靠精准的定位信息校正INS积累的定位误差的同时,有效保护了潜航器在行动过程中的隐蔽性。因此,重力辅助定位技术在军事上具有极高的应用价值。重力辅助定位系统可分为惯性导航系统、重力测量仪器、数字重力基准图和匹配定位算法四个主要部分,各组成部分的性能差异对重力辅助定位系统的性能有重要影响。本文以潜航器工作环境作为应用背景,结合地球重力场特点和重力辅助定位系统的应用需求,对影响重力辅助定位精度的各组成模块展开研究。重力基准图是重力辅助定位的基础,重力基准图中包含的重力特征是否丰富,重力基准图的分辨率是否满足需求,都会影响重力辅助定位系统的性能。论文阐述了卫星测量重力数据、船测重力数据、数字高程模型（Digital Elevaltion Model,DEM）正演重力数据和全球重力场模型等常用重力数据源的优缺点和数据处理方法。不同来源的重力数据反映了不同的重力信息,研究了基于离散小波变换的多源重力数据融合方法,分别设计了频率系数融合方法。通过实验,确认了小波分解的最优小波基函数和最佳分解层数。仿真实验表明,基于离散小波变换的多源重力数据融合方法,能够有效融合多源重力数据特征。匹配定位算法是重力辅助定位系统的重要组成部分,其性能优劣直接决定系统的定位效果。论文说明了迭代最近等值点算法（Iterative Closest Contour Point,ICCP）和实时ICCP算法的原理,现有实时ICCP算法的匹配序列长度根据经验设置,匹配序列的长度固定,无法在任意航迹上获得最佳定位精度,且在寻找最近等值点过程中,存在计算量较大的问题。针对这些问题,本文提出了一种优化匹配序列长度的实时ICCP算法。通过黄金分割搜索策略获得在当前重力异常序列下ICCP算法的最优序列长度;并使用Hausdorff距离优化ICCP算法在下次迭代过程中,搜索最近等值点的范围,减少ICCP算法在搜索最近等值点过程中的计算量。利用某型INS海上实测试验获得的数据,在不同的重力传感器测量噪声、不同的INS定位误差以及不同的重力图分辨率测试条件下,对比分析了现有的实时ICCP算法与本文方法定位性能。对比实验表明,本文方法在各个航迹上的定位精度,均高于实时ICCP算法可以获得的最高定位精度。重力基准图内重力异常的变化强度是影响匹配定位算法性能的一个重要因素,在重力异常变化剧烈的区域,匹配算法可取得良好的定位效果。水下载体尽量通过高导航适配性区域,是提高匹配算法定位精度的有效方法。本文基于投影寻踪模型和启发式优化算法,建立了重力图导航适配性分析模型。通过将重力图转换为灰度图,提出了采用图像纹理分析方法提取并分析重力图整体和局部导航适配性特征指标的方法。建立了基于多特征参数融合的投影寻踪模型,提出了一种引力场算法,并应用于获取投影寻踪模型的最佳投影方向,获取各重力图的导航适配性综合评估,并将该综合评估作为重力图的选择依据。验证了重力图导航适配性评估结果与ICCP算法的适配情况。仿真实验表明,ICCP算法在本文方法选择的重力图中的定位精度最高,航迹匹配效果最好。重力辅助导航系统的定位精度与水下载体在匹配区内的航向密切相关,水下载体沿不同航向的航线运动时,重力导航定位系统的定位性能存在差异。对于导航适配性一般的匹配区,可能存在导航适配性较好的方向。本文从图像识别分类的角度,对重力图的方向导航适配性分析进行研究。提出了通过Log-Gabor滤波器组获得重力图的多尺寸、多方向特征图的方法,提出了一种基于二进制引力场算法的选择性集成学习,并优化了基分类器的投票机制,建立了重力图方向导航适配性分析模型。本文方法可有效避免选取导航适配性特征和设置导航适配性评估阈值过程中的盲目性。对比实验结果表明,本文提出的方向导航适配性分析方法可以获得更高的准确率。