潜航器是人类探索和开发海洋的重要工具。随着潜航器趋于深海远航程方向的发展,水下长航时高精度自主导航已成为发展潜航器亟待解决的瓶颈技术之一。地磁导航具有全天候、全地域、无辐射、高隐蔽性以及误差不随时间等优点,将地磁导航同惯性导航进行组合可以有效满足潜航器的导航任务需求。地磁导航的核心在于获取精准的匹配位置信息,而匹配精度不仅与所采用的匹配算法有关,还与地磁图的适配性有着重要的关系。本文针对水下地磁导航中的适配性问题展开研究,目的在于选取出高可靠性的地磁适配区和地磁适配方向,并进一步为潜航器的导航定位提供支持。首先,结合水下环境以及地磁导航特点对水下地磁导航适配性问题的约束条件进行分析,并进一步建立了水下地磁导航适配性问题的基本框架。接着从该框架出发,针对适配性问题的研究前提进行了讨论:一方面从惯性导航系统误差传播的角度建立了候选匹配区的尺寸模型;另一方面构建了基本适配特征体系,给出了适配性评价指标匹配概率的合理定义,并在此基础上建立了面向地磁适配性分析的数据库。然后,重点研究了地磁区域适配性和方向适配性的分析方法,主要内容如下:(1)提出了基于基因表达式编程的地磁进化合成特征构建方法将合成特征同匹配概率之间的相关系数作为基因表达式编程的适应度函数,并通过模仿生物学的遗传过程使合成特征不断进化,最终将基因表达式编程搜索得到的基本适配特征的最优组合作为地磁进化合成特征。该方法在特征合成时可以实现对基本适配特征的自适应选取,同时还能够生成丰富的合成特征数学构型,为此所构建的进化合成特征能够有效融合各基本适配特征的内在优势。实验结果表明,构建的进化合成特征具有较好的稳健性,经其优选出的适配区具有较高的平均匹配概率。(2)提出了候选匹配区自组织优化分类方法将候选匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,利用遗传算法和支持向量机实现对候选匹配区的自组织优化分类。其中,将支持向量机用作候选匹配区的分类器,而遗传算法则用于自组织选取利于分类的最优特征子集以及优化支持向量机参数;同时,为满足实际问题需求,还引入一对一策略用以解决候选匹配区的多分类问题。实验结果表明,利用遗传算法从特征选择和参数优化两个角度同时对支持向量机进行优化,可以显著提高候选匹配区的分类正确率,并且得到的分类结果还具有较低的误判风险。(3)提出了面向地磁方向适配性分析的层次决策方案首先,利用Gabor滤波和灰度共生矩阵分别从频域和空域的角度对候选匹配区的方向适配性进行了分析;与此同时,通过对Gabor滤波和灰度共生矩阵参数的合理设定,使得提取出的方向适配特征与方向匹配概率之间具有较好的一致性;然后,利用自适应神经模糊推理系统建立了Gabor滤波和灰度共生矩阵之间的互补模型,并进一步构建了面向地磁方向适配性分析的层次决策方案。实验结果表明,构建的决策方案是有效的,它可以根据给定候选匹配区的特点自适应地选择恰当的方向适配性分析方法,并且能够获得比单独使用Gabor滤波或者灰度共生矩阵更优的分析结果。最后,在上述理论研究成果的基础上,进行了水下地磁导航适配性分析综合仿真实验。一方面分析了向下延拓对地磁图适配性的影响,并指出向下延拓会使地磁图的适配性能得到一定程度的提升;另一方面,利用论文提出的适配性分析方法进行了适配区和适配方向的选取实验,结果表明优选出的适配区和适配方向具有较高的匹配概率,在所选区域和方向上进行地磁匹配可以获得较为理想的定位精度。另外,还结合水下地磁导航实际,提出了适配性约束下的航迹规划策略,生成的航迹既能够保证潜航器成功规避威胁,同时还可以满足潜航器的运动约束使其顺利通过适配区。以上实验结果进一步验证了论文所提适配性分析方法的有效性,相关研究结论可以为地磁匹配和航迹规划等任务提供有益的指导。