高精度导航定位技术是各类海洋运载器实现极区到达、极区航行的基础安全保障,极区应用对导航系统的典型需求是长时间、自主连续和高精度。然而,极区特殊环境会造成惯性导航、卫星导航和声学导航等大多数导航系统性能下降,甚至失效。因此,针对惯导系统力学编排在极区应用失效问题,开展以高精度静电陀螺惯导为核心,横坐标框架理论下的高精度惯导/GNSS组合导航算法研究及其性能评估方法研究,对于解决极区高精度导航,并从整体上评估组合导航系统极区应用的整体性能,具有重要理论意义和实用价值。课题主要研究内容如下:首先,针对惯导系统在极区环境下,存在的长航时精度差、方位陀螺施矩困难等问题,采用具有高精度的静电陀螺仪,利用其不可施矩性,采用空间稳定型惯导系统（Space Stabilized Inertial Navigation System,SSINS）力学编排方案,提升极区导航精度;针对惯导力学编排在极区存在计算溢出问题,采用横向地理坐标系,研究设计横坐标框架理论下的高精度极区空间稳定型惯导算法。在设定条件下进行仿真实验,验证该惯导力学编排方案对极区导航系统性能的提升情况。其次,全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的定位信号作为极区组合导航算法的重要外部观测信息,具有全球性、全天候和高精度的特点。针对单一惯性导航系统存在的两种周期振荡、误差随时间积累和易受极端情况影响的问题,提出应用于极区的SSINS/GNSS组合导航算法,建立极区SSINS/GNSS组合导航系统误差模型,采用卡尔曼滤波技术（Kalman Filter,KF）对其进行滤波处理,最后对该组合导航系统的误差特性进行定性与定量分析,并在卫星导航信号连续的情况下,验证该算法对系统航向角误差和位置误差等的抑制作用。再次,考虑到极区SSINS/GNSS组合导航系统输出信息的多样化、误差分布的差异化,针对用于判断系统性能的指标过于丰富且评估准则各不相同的问题,需要对系统的综合性能进行评判以分析系统整体性能的优劣程度,而单一的精度指标无法综合评判系统的整体性能,需要建立一个满足各项评估需求的指标族。因此,提出集专家个人判断与专家调查会议两种方法优点于一体的指标体系建立方法,通过系统分析选择评估指标并判断各项指标是否符合评估要求,建立极区SSINS/GNSS组合导航系统综合性能评估指标体系,并在实际应用中,检验指标体系的合理性与有效性。最后,在建立极区SSINS/GNSS组合导航系统的综合性能评估指标体系之后,需要选择合适的评估方法对系统进行整体评估。针对组合导航系统常用的基于组合赋权的模糊综合评估方法,在经过客观赋权法修正指标权重后,会出现由主观赋权法所确定的指标重要性排序被破坏的现象。分析客观赋权法对系统评估误差的影响,以基于熵值法的模糊综合评判法为比较对象,提出基于Logistic函数的模糊综合评估模型,利用Logistic函数代替客观赋权,并通过对比实验,验证该评估方法的有效性;而针对模糊综合评判法存在的计算过程复杂繁琐等问题,提出基于人工神经网络的综合评估方法,主要对基于BP（Back Propagation）神经网络和RBF（Radial Basis Function）神经网络的评估方法展开研究,并进行对比实验与分析。实验结果证明,基于RBF神经网络的综合评估方法能够有效克服模糊综合评判法和基于BP神经网络综合评估方法的缺点,可更加准确地评判出系统的性能;通过极区SSINS/GNSS组合导航系统的综合评估分数,可以证明该系统能够实现长时间、自主连续和高精度的极区导航目的。