地磁定轨是一种无源的卫星自主定轨方法,非常适合对体积、功耗与成本有很高要求的微纳卫星使用。为了提高地磁定轨的性能,本文针对性地开展了微纳卫星自适应地磁定轨技术研究,详细内容如下:地磁矢量定轨是一类有效的地磁定轨方法。本文基于IGRF模型进行了地磁各分量梯度的理论分析,表明了地磁场的地心方向的分量具有较佳定轨潜力,以卫星在轨实测数据进行定轨实验,证明了基于地心方向地磁分量的定轨性能接近全矢量定轨,并具有计算量小的优点。在此基础上设计了仅依赖地平仪的姿态参数不全条件下的地磁矢量定轨算法,仿真表明,该算法的定位、测速精度较高。低成本微纳卫星较难获得高精度姿态参数,本文设计了基于磁强计和太阳敏感器的位姿耦合估计的全矢量地磁定轨算法,状态量为卫星的位置、速度、姿态与角速度,采用UKF实现了位姿全参数的耦合估计,仿真表明了算法的有效性,为无法获取高精度姿态参数条件的全矢量地磁定轨算法设计提供了一种思路。地磁偏差限制了基于地磁幅值的定轨精度。本文基于模糊控制的思想,设计了一种基于模糊调节的地磁偏差过程噪声动态确定算法,该算法以地磁偏差变化率为输入,可实时调整滤波器的状态噪声矩阵,改善了建模成随机游走的地磁偏差的估计精度。在此基础上,本文设计了基于模糊调节的自适应地磁幅值定轨算法,基于卫星实测数据的定轨实验表明,该算法的收敛速度和定位精度均有明显提高。为了进一步提高地磁偏差的补偿精度,本文设计了基于深度神经网络的地磁偏差估计与补偿方法,该网络以地磁场要素为输入,以地磁偏差为输出,采用卫星实测地磁数据完成了补偿网络的训练。在此基础上,本文设计了基于深度学习的地磁幅值定轨算法,实验表明,该方法可显著减小地磁偏差,并有效提高了地磁定轨精度。磁暴会严重扰动近地磁场,从而大幅降低地磁定轨的精度。本文分析了T89模型对磁暴引起的扰动地磁的描述精度,剔除了对近地扰动磁场描述精度不高的磁尾磁场,选择磁层顶和环电流磁场作为地磁外源场,优化了T89模型的计算。另一方面,T89模型的参数确定依赖Kp指数,传统的Kp指数确定算法依赖地面站且存在滞后性,不适合卫星实时定轨。本文设计了Kp指数实时估计算法,可自适应地在轨调节T89模型的参数,实时精确补偿磁暴时的扰动磁场。在此基础上,设计了基于改进T89模型的抗扰地磁定轨算法,实验研究表明,该算法可有效降低磁暴时的轨道参数估计误差,提升了地磁定轨的可靠性。