拖拽线列阵声纳是一种将水下传声器安装在拖揽上形成的线列阵,可探测潜艇辐射的噪音,实现对潜艇的远程监控。然而,只有首先获得线列阵声纳的姿态,才能确定潜艇所处的位置,因此对拖拽线列阵声纳姿态确定算法的研究具有巨大军事价值和意义。基于MEMS技术的微惯性传感器测量单元(MIMU)集成了微加速度计和微陀螺,具有微型化、集成度高、成本低等优点,因此基于MIMU的姿态确定系统已成为热门研究领域。然而,MIMU也存在固有的缺陷,其系统误差随时间的积累较快。因此,MIMU还不能够长时间、独立的完成测量工作,本研究在MIMU的基础上以磁强计为辅助,利用信息融合技术组成姿态确定系统。论文的主要工作有:首先分析几种非线性滤波算法的基本原理以及各自的优缺点;分析对比几种姿态描述方法,针对工程应用的角度选取四元数描述姿态;深入研究容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter,CKF),并推导CKF算法的滤波迭代过程。陀螺随机漂移是影响MEMS陀螺精度的重要指标,为了减小MEMS陀螺的随机漂移误差,提出利用小波阈值去噪法提高MEMS陀螺的使用性能。为此,建立了MEMS陀螺输出信号数学模型,深入分析了小波阈值去噪方法的基本原理。针对传统阈值函数去噪法的缺陷,构造了一种改进的阈值函数。应用该方法对MEMS陀螺实测数据进行去噪,结果表明该方法能够改善去噪效果。大方位失准角微惯导系统(MINS)误差方程是非线性的,为改善非线性模型下初始对准的精度,提出将四元数平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)应用于初始对准中。为此建立了乘性四元数姿态误差方程,选取速度信息作为外部观测量。针对四元数加权均值计算问题,提出应用拉格朗日代价函数法求解均值四元数,该方法将四元数均值计算问题转化为代价函数最小时的向量求解问题。进而给出初始对准算法的具体实现过程,仿真结果表明该方法相比于EKF,航向对准精度显著提高。针对拖船能够提供位置信息的情况,提出一种MEMS陀螺/磁强计姿态确定算法。为此,深入分析了地磁场模型以及利用位置信息确定地理系下磁场强度的方法。分析了磁干扰的主要来源及其特点,在此基础上提出磁干扰补偿算法。根据地磁场强度误差与姿态四元数误差的联系,建立了线性状态空间模型,应用卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)估计最优状态。实验结果表明,该算法能够为拖拽线列阵声纳提供稳定的姿态信息。针对拖拽线列阵声纳装载有多普勒计程仪(DVL)的情况,提出一种MEMS陀螺/加速度计/磁强计姿态确定算法。为了提高MEMS加速度计的使用性能,提出采用FIR数字低通滤波器去除MEMS加速度计测量信号中的高频噪声。分析了利用重力分量以及载体角速率解算水平姿态的两种方法优缺点,在此基础上提出应用四元数SR-CKF将两者相结合,进行优势互补。为此,给出一种利用DVL提供的速度信息计算重力分量的方法,进而建立非线性状态空间模型。实验结果表明,该算法的精度能够满足拖拽线列阵声纳的要求。