惯性导航系统是一套推算导航系统,以陀螺仪和加速度计为惯性敏感器件,通过对敏感器件测得的角速度和比力信息进行积分解算,可获得系统当前的姿态、速度、位置信息,其导航性能很大程度上取决于初始对准的精度。传递对准是一种重要的快速初始对准方法,其基本思想是将主子惯导的输出信息之差作为Kalman滤波器的观测量,然后利用Kalman滤波器递推估计失准角误差和惯性器件误差,并进行补偿。本文以捷联惯导系统为对象,围绕传递对准误差模型、匹配模式、滤波算法和外部信息辅助对准等领域开展研究,对其传递对准性能进行优化。首先,论文分析了解决传递对准问题所需的关键技术。同时考虑动态挠曲变形和杆臂效应两种误差因素来建立一体化误差模型,对现有文献涉及的速度误差方程和姿态误差方程重新推导并加以完善。其次,论文对采用不同的测量参数匹配和计算参数匹配的传递对准方案进行设计并给出了详细算法实现,在载体低动态条件下分别进行理论分析和仿真验证;为了充分利用载体的自然角运动特点,在此基础上提出了速度积分加角速度积分匹配算法。通过对固定安装失准角和挠曲变形角估计误差进行对比分析,总结各种算法的优缺点及适用情况。再次,针对在实际传递对准过程中,系统的动力学模型不准确和噪声统计特性难以精确确定的情况,分别对现有的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波和极大似然自适应卡尔曼滤波进行改进。分别基于不同准则构建系统噪声和量测噪声实时估计器,利用观测数据信息对模型参数和噪声统计特性进行实时更新和校正;引入UD分解算法对两种算法进行改进,对一步预测误差协方差矩阵进行UD分解,并将分解矩阵分别应用到滤波器量测信息的更新过程中,保证其非负定性,从而进一步增强了滤波器的鲁棒性。最后,针对传递对准过程中主惯导精度不高或出现故障的情况,为保证对准任务能够可靠完成,需研究外部观测信息辅助的传递对准。采用星光/惯导匹配传递对准方案,利用高精度的星光方位基准信息对惯性信息进行全面校正,并通过仿真验证该方法的可行性。