针对偏振光导航航向获取需求，提出一种以全天域大气偏振模式作为信息来源实现载体航向解算的新方法。该方法利用“沿着太阳子午线方向的E 矢量垂直于太阳子午线”这一偏振特性实现太阳子午线特征点提取，采用最小二乘法确定太阳子午线在载体坐标系下的方位角；并利用“太阳子午线附近的偏振度小于逆太阳子午线附近的偏振度”的特性，解决航向获取角度歧义性的问题；结合太阳在地理坐标系下的方位计算航向信息。实验表明，在设定的全天域偏振信息采样方式下，该方法在不同时刻、不同航向、不同采样点数下的航向获取精度为0.05°内；在偏振角测量误差8°以内，平均误差仍在0.2°内；证明了该方法解算精度高，适应性好，可以有效解算航向信息。

为了满足无人飞行器自主导航对姿态参数提取的需求, 提出一种利用大气偏振模式稳定性分布的特征提取飞行器俯仰角和滚转角的方法.从刻画大气光学传输特性的Rayleigh散射理论出发, 建立了天空偏振光分布的理论和实测两种模式.利用优化算法, 从偏振信息中提取出导航用的天空特征点——太阳空间位置, 并利用太阳和天顶固定的时空关系, 获取天顶点位置信息.利用天顶点坐标建立姿态变换矩阵, 解算俯仰角和滚转角大小.通过模拟飞行器控制台, 利用理论和实测两种偏振模式数据分析验证, 解算的俯仰角均方根误差分别为0.002°和0.0031°, 滚转角均方根误差分别为0.0236°和0.0227°.该偏振方法获取姿态参数时计算简单, 解算精确度高.

根据仿生偏振导航对天空偏振模式信息的需求，设计实现了一种利用具有180°视场的鱼眼镜头构建的偏振成像系统采集天空偏振信息，并将采集得到的平面二维偏振模式经Matlab 程序处理后还原为空间偏振模式分布，从偏振成像理论进行分析，并对所需要的实验设备进行标定，得到了实验中鱼眼镜头的成像公式及参数，并对所采集的图像进行视场校正。标定与校正后所得空间偏振模式分布与单次瑞利散射理论模型保持一致，且具有较高的相似度，其中偏振方位角相似度可达82.4%，偏振度相似度可达96.91%。

为了满足偏振光导航中对天空特征点位置信息的需求, 提出一种基于Rayleigh大气偏振模式的太阳和太阳子午线空间位置的计算方法.首先分别利用瑞利单次散射理论和偏振分析仪重建了理论和实测大气偏振模式, 再根据大气偏振分布模式的特点, 对所采集的偏振度数据和E-矢量数据进行聚类分析, 利用偏振度数据确定太阳位置, E-矢量数据确定太阳子午线位置, 将求取太阳和太阳子午线空间位置的问题转化为确定相应类中心的问题.最后对所提方法分别就大气偏振的理论模式和实测模式进行实验分析, 与最小二乘法利用偏振数据反推太阳位置法相比, 该方法有效地利用了偏振模式整体分布的稳定性特点, 可以通过采集大范围偏振信息获取较准确的空间显著特征点位置, 得到较好的实测数据处理结果.

为了满足偏振光导航对空间特征点空间位置信息的需求, 提出一种基于Rayleigh大气偏振分布模式的太阳空间位置计算方法.首先, 从大气光学的Rayleigh散射理论出发, 建立了天空中偏振光的分布模型.然后将由大气偏振模式中的有限的采样点信息确定太阳空间位置的问题转化为非线性最小二乘优化问题, 采用Gauss-Newton法简化算法结构, 结合对初值的全局搜索以获取精确的太阳空间位置.仿真实验表明, 在本文设定的采样方式下, 不同时间、不同地点下利用偏振度信息求解, 太阳高度角误差均小于10-5度, 方位角误差小于10-6度;偏振角度求解时, 太阳高度角和方位角求解误差均小于10-6度;并且在不同的采样方式下均保持了良好的优化准确度.实验证实该算法准确度高, 对各种采样方式适应性好, 可以有效地由偏振模式信息处理得到太阳空间位置.