初始对准是捷联惯性导航系统的关键技术，它的好坏直接影响捷联惯性导航系统导航的性能。对准时间和对准精度作为衡量初始对准性能的两大重要指标，为进一步缩短对准时间，提高初始对准性能，本文针对捷联惯导系统的粗对准、精对准和大失准角下的传递对准展开了如下研究：
　　(1)在捷联惯导初始对准中，由于载体的水平姿态收敛速度明显快于载体航向的收敛速度，为实现摇摆基座快速粗对准，仅需提高载体航向的收敛速度即可，针对这一现象，提出了一种通过多矢量粗对准算法得到水平姿态，然后利用粒子群算法快速估计出载体航向角的方法。通过转台试验验证了所提方法的有效性，粒子群算法优化的粗对准方法在200s内即可收敛，而且稳态精度在0.1度以内，而多矢量粗对准算法达到同样的精度所需时间超过300s。试验结果表明：基于惯性系的粒子群算法优化的初始对准方法在保证姿态精度的同时，能够明显缩短捷联惯导的粗对准时间。
　　(2)传统捷联惯导精对准，为了得到更高的对准精度，往往需要较长的对准时间，针对摇摆基座条件下，本文提出了一种基于数据存储与循环解算的快速对准算法。基于现代计算机快速的运算能力，首先利用矩阵的链乘法则将姿态矩阵分解为初始时刻姿态矩阵和两个时变矩阵乘积的形式，然后利用两个时变的矩阵和卡尔曼滤波精对结果反解得到初始时刻姿态矩阵，利用计算机存储的惯性器件数据继续进行卡尔曼滤波精对，循环解算得到最终的卡尔曼滤波精对结果。仿真结果表明：本文所提的基于正向迭代的精对准算法只需120s的数据就能达到传统捷联惯导精对准的对准精度，而且明显高于120s时传统捷联惯导精对准的对准精度。本文所提的基于正向迭代的精对准算法能够极大地缩短精对准时间。
　　(3)针对大失准角条件下，舰载武器的CPU存储和计算能力有限，且非线性传递对准模型具有复杂、计算量大等问题，提出两种大失准角下基于线性滤波模型的传递对准算法。一种是大失准角下粗对+精对的传递对准算法，首先推导出该传递对准的粗对准模型，将大失准角转换为小失准角，然后利用速度+角速度匹配的对准模型进行精对，另一种是利用四元数将传统的非线性模型转换成线性模型的算法，为了更好的敏感到舰艇的摇摆运动，提高对准的速度，将主、子惯导的角速度加入到观测量中。最后验证了两种传递对准算法的有效性。