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对惯性、重力匹配组合导航算法进行了描述和分析,提出了一种新的基于相关极值的重力匹配辅助导航算法。该算法对数字重力图进行细化,运用约束条件在重力图寻值过程中有效地剔除了大量的干扰数据,改进并优化了基于相关极值的传统重力匹配算法。仿真结果表明,该算法将惯导数据误差由10^-2减小了1~3个数量级,较好地抑制了重力数据误差的影响并提高了匹配精度;将高达10^15的计算量减少到了10^7,大大提高了重力匹配的速度,达到了实时导航的目的;同时也有效地消除了厄缶(Eotvos)效应对重力匹配的影响,更适合于水下导航的