在舰艇编队的协同作业中,主艇装备有高精度惯导系统,为了节约成本,从艇上装备低精度的MEMS惯导系统。从艇可以通过阻尼、综合校正、非线性滤波和协同算法等手段共享主艇的高精度导航信息,从而提高自身的定位精度。论文详细论述了常速度反馈、超前、滞后超前和二阶匹配水平速度阻尼网络的设计方法,分析了外速度误差、陀螺漂移和加表零偏对阻尼惯导系统的影响,进而将水平速度阻尼网络加入捷联惯导系统的机械编排中。在此基础上,还讨论了基于外定位误差的阻尼网络和水平姿态阻尼网络的设计。当外速度误差较大时,需要运用卡尔曼滤波技术将从艇的惯导系统切换到无阻尼状态。通过与水平阻尼网络进行对比设计了阻尼比可调的方位阻尼网络。其优点是网络的传递函数只和阻尼比有关,设计方法更有规律可循,避免了传统试凑法需要根据波特图进行设计的麻烦。当从艇能从协同算法中同时获得位置和航向时可以采用两点校正法,如果只能获得位置信息则采用三点校正法,它们都能计算从艇上MEMS陀螺三个轴上的漂移。根据Ψ角误差模型和Φ角误差模型对从艇惯导进行随机校正,它们能实时给出姿态误差角和陀螺漂移。由于从艇航迹推算模型的非线性特征,可以采用不同的非线性滤波方法修正MEMS陀螺的误差。扩展卡尔曼滤波(EKF)算法简单,实时性好,在工程实际中得到了广泛应用,但雅克比矩阵的求解不可避免地带来一阶近似误差。相比而言,无迹滤波(UKF)和容积滤波(CKF)可以精确到非线性模型泰勒展开的三阶或更高阶项,所以无论估计精度还是速度都优于EKF。非可加性噪声的滤波更适用于航推方程的噪声特性。协同算法能够在缺少航向信息的条件下估计从艇的位置,其位置信息可以作为观测量用于和惯导系统的组合导航中。由于需要推导其量测噪声方差阵,所以还要研究协同算法的误差传播特性。