光纤陀螺在随机误差方面表现出极佳的性能优势，并不断向超高精度方向发展。结合所在研发团队近几年的最新研究成果，分析了高精度光纤陀螺及惯导系统的发展现状。重点突破了超高精度光纤陀螺的结构设计与仿真、超长细径大直径精密环圈设计、误差抑制与标度提升以及陀螺极限精度测试等关键技术，研制的高精度光纤陀螺Allan方差探底值测试精度达到0.000005°/h。同时，介绍了平台旋转调制与载体角运动隔离、热/磁引起的航向效应误差抑制及残差补偿、高精度重力场误差模型构建与补偿等系统技术。首次开展了水下长航时自主导航试验，验证了舰船长航时光纤陀螺惯导系统技术的可行性和优势。最后对高精度光纤陀螺及惯导系统未来发展进行了展望。

在城市复杂环境下，GNSS接收机易受到建筑物遮挡、多路径效应等多种因素影响，导致信号出现粗差或者拒止情况，从而对GNSS/INS组合导航系统的精度和鲁棒性造成影响。提出了一种具备粗差在线检测的GNSS/INS图优化组合导航算法，提高城市环境条件下的组合导航系统性能。基于信息之间存在关联性的特点，设计了一种卫星信号滑窗粗差检测与拟合替换算法，抑制卫星粗差影响；构建了GNSS位置、速度因子和改进的IMU预积分因子，实现了组合导航信息非线性优化。仿真和车载数据试验表明，针对卫星信号中存在粗差的情况，所提算法的定位精度相比扩展卡尔曼滤波和传统图优化算法提升90%以上，可以辅助导航系统获得较好的状态估计效果；针对GNSS拒止的情况，该算法的位置定位精度相比扩展卡尔曼滤波算法提升30%以上。

干涉式集成光学陀螺仪利用光电子集成技术实现陀螺系统的芯片化，在实现高性能的同时，可实现批量化生产，满足低体积、重量、功耗和成本（SWa P+C）指标，在无人领域具有重要应用前景。根据干涉式集成光学陀螺的发展脉络及趋势，设计了基于氮化硅的低损耗波导环和单偏振波导谐振腔、异质波导集成耦合结构等关键部件，搭建了基于无源芯片与光纤环的干涉式集成光学陀螺实验样机，实现精度0.03°/h(Allan方差)，为目前国内已有报道同类陀螺系统的最优精度。最后，给出了干涉式集成光学陀螺的应用前景分析。

微机电惯性测量单元（MEMS IMU）因成本低、体积小以及功耗低等优势受到广泛关注，但由于MEMS IMU误差大且复杂，基于MEMS IMU的捷联惯性导航系统精度还远远不能满足移动机器人、无人驾驶等各个领域的广泛需求。针对此问题，提出了一种基于深度学习与运动状态识别的车辆导航方法。首先，针对MEMS IMU误差具有非线性、时变性的特点，基于改进后的膨胀卷积网络对MEMS IMU陀螺仪漂移进行标定补偿。其次，利用时间卷积神经网络动态检测车辆的运动状态，并将特定运动状态的约束信息作为观测量，基于不变扩展卡尔曼滤波进行信息融合。所提出方法在公开数据集进行了验证，与未对陀螺误差进行标定补偿的基于深度学习的运动状态检测与约束方法进行了比较，所提出方法将车辆水平位置的绝对轨迹误差和相对轨迹误差平均值分别降低了30.9%和24.7%，证明了所提出方法的有效性。

针对现有基于惯性传感器的人体运动姿态识别中涉及特征较多、常用姿态识别方法不全面、识别精度不足等问题，开展了人体正常行走、跑步、后退、左右侧步、上下楼梯等多种运动姿态识别及修正算法研究，通过特征提取与建库、特征筛选、姿态识别与修正等过程进行人体的运动姿态判定。首先详细阐述了在人体多姿态运动场景下的特征数据提取过程以及基于多信息融合的特征筛选方法。然后针对人体运动姿态误判，提出了基于人体运动连贯性检测的姿态修正算法。最后搭建多分类器并利用选取特征数、识别准确率、修正结果等数据对所提出的算法进行了验证。实验结果表明，所提出的算法以平均8个特征值使得人体运动姿态识别准确度达到98%，并通过修正算法可将识别准确度提升至99.67%，以少量的特征数目达到了更高的多姿态分类准确率。

单目视觉/惯性定位系统由于其低成本和高自主性被广泛使用。然而视觉/惯性里程计在长时间的运行后，会产生较大的累积误差，无法提供准确的位姿估计，并且在光线、路况复杂的环境系统存在特征点跟踪失败，无法解算当前位置，稳定性不高的问题。针对以上问题，提出了基于非线性优化的先验特征地图匹配方法，利用单目视觉/惯性SLAM建立的位姿图来约束系统的残差估计，通过计算当前帧与特征地图中历史帧的相似度，如果两者相似度高于某一阈值，则使用地图的位姿进行误差约束，从而消除累积误差，提高系统的稳定性。利用无人机在高空飞行15分钟约6.4公里的数据来验证地图匹配方法。实验结果表明，所提出的地图匹配方法与未使用地图匹配算法相比，在耗时增加不到20%的情况下提升了91%的导航精度（RMSE），能有效减少单目视觉/惯性系统的累积误差，从而提高系统的稳定性。

惯性仪表（包括陀螺和加速度计）是惯性技术的基础和核心，近年来，以高精度硅微机电陀螺、集成化微光纤陀螺、速率积分半球谐振陀螺、谐振式加速度计为代表的新型惯性仪表技术发展迅猛，相比传统惯性仪表，能够兼顾高精度和低SWa P+C(Size Weight and Power, plus Cost，体积、重量、功耗和成本)指标，正推动惯性技术产生新变革。重点结合上述四种微小型惯性仪表，论述其国外最新进展，展望发展趋势，预测其对行业的影响，旨在为国内相关技术研究提供参考。

针对基于柔性杆臂传递对准方案中的杆臂加速度构建时，角加速度提取噪声大的问题，提出利用跟踪微分器求取角加速度信号，以补偿杆臂挠曲一体化模型中的杆臂加速度误差。通过将子惯导角速率及其跟踪的微分结果作为模型分量，进而推导建立了考虑柔性杆臂的传递对准模型。仿真表明基于角加速度滤波的方法可以获得平滑的角加速度信息，基于柔性杆臂补偿的传递对准模型，可以实现三轴安装误差估计精度平均提高22.3%，姿态失准角估计精度平均提高4.6%，所提出的方法具有一定的工程适用性。

在应用系统的牵引及光学器件技术的推动下，工程化光纤陀螺朝着小型化、轻量化、高精度方向发展，设计了一种基于新型超细径(60/100)光纤制作的高精度光纤陀螺。相比于传统细径保偏光纤，新型超细径光纤可增加光纤的抗弯曲程度，也可使光纤环圈的绕制半径减少；同时，由于光纤变细，光纤环厚度减小，当环境温度改变时，内外层光纤温度差减小，有利于改善光纤陀螺环圈全温性能，提高光纤陀螺温度特性。首先研究了新型超细径光纤纤芯、包层结构设计，在此基础上为针对性提高涂覆胶体、绕环胶体材料的可靠性，建立了胶体材料性能随时间退化的模型；随后，基于上述新型光纤和小型化宽谱ASE光源，成功搭建了高精度光纤陀螺仪样机，陀螺整机尺寸为70 mm×70 mm×35 mm,陀螺测试零偏稳定性可达0.007°/h，可以满足陀螺小型化、轻量化、高精度需求。

地磁/惯性融合导航是一种不依赖全球导航卫星系统的自主导航方式之一，具有很强的隐蔽性和抗干扰性能，是固体火箭的可用自主导航方式之一。基于前人在惯性/地磁融合导航研究的基础，对地磁导航、惯性导航的优缺点进行详细分析，将地磁导航在高度和纬度的确定优势和惯导在经度和纬度确定优势进行充分融合，提出了具备东向速度间接估计校正的地磁/惯性深度融合导航方法，摒弃地磁导航在经度、惯导在高度方向确定的劣势。结合实际弹道数据的导航仿真对比试验表明，所提出方法可以充分吸收两种导航的优势，相比传统的地磁/惯性融合方式，导航精度在相同条件下提升45.6%，为高精度地磁/惯性融合导航提供一种新的方法。

多普勒计程仪（DVL）工作在未知、复杂的水下环境中时，各个波束的有效性不是都能保证，偶尔会不可避免地产生异常信息，导致水下组合导航系统的定位精度下降。针对水下航行器长航时定位中可能出现的DVL野值和短时失效，提出一种用于SINS/DVL组合导航系统的DVL异常信息处理机制，一方面采用滑动窗卡方检测方法，消除野值对导航精度的影响；另一方面采用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法建立DVL速度回归预测模型，在DVL短时失效时输出速度信息避免SINS误差积累。基于长江试验的实测数据，对比了所提方法与DVL失效时仅隔离DVL、采用相关向量机模型预测但未处理野值以及采用支持向量机模型预测并处理野值三种方法，所提方法分别提升了68.8%、67.3%和22.6%的定位精度，可以更准确预测DVL速度输出并且避免野值导致的滤波精度下降问题，验证了该DVL异常信息处理机制的有效性和鲁棒性。

针对仅依赖惯性传感器数据进行零速修正的行人航位推算方法导致室内行人协同导航定位累计误差较大的问题，提出了一种三维环境下的分布式行人协同惯性SLAM方法。在行人间初始相对位姿未知的情况下，通过蓝牙检测相遇，使用基于奇异值分解的最小二乘方法求解行人间位姿的刚性变换；然后构建基于三维占用栅格的惯性SLAM地图，通过优化联合后验概率分布获得行人位姿与地图的最优估计，减小系统的累计误差；同时构建了一个分布式协同SLAM框架，使得每个行人的定位系统都能够独立运行。实验结果表明，所提出的算法能有效提升三维惯性行人协同导航系统的定位精度，在大约2000?m2、总长2000?m的多楼层双人协同实验中，算法的平均定位误差为1.22?m，与传统零速修正方法相比，定位精度提升80%以上。

GNSS欺骗干扰已经成为导航装备应用中面临的重要威胁之一。现有的基于INS/GNSS组合的抗欺骗算法大多只进行欺骗检测，不能恢复正确的定位结果。针对该问题，将多径抑制算法中的Multi-correlator结构用于真实信号和欺骗信号的参数估计，利用INS短期精度高的特性，实现欺骗信号的辨识。然后将辨识结果反馈跟踪环路抵消欺骗信号，保证接收机跟踪环路始终锁定真实卫星信号。最后，在INS/GNSS组合导航解算过程中引入抗差卡尔曼滤波算法，减小参数估计和辨识结果中粗差对定位结果的影响。利用公开数据集进行试验测试，欺骗干扰条件下定位误差由600?m降为10.0?m，而且在GNSS信号中断90?s重新恢复后，所提算法依旧能够实现欺骗信号的辨识和抑制。试验结果表明所提算法能够保证接收机在欺骗条件下锁定真实卫星信号，连续输出高精度的导航和授时信息。

在传统多频非组合精密单点定位（PPP）模型中，由于伪距和相位观测方程包含相同的接收机钟差参数，使得电离层延迟、模糊度参数吸收了部分接收机端伪距硬件延迟（PHD）。为此提出一种直接估计接收机端PHD的多频非组合PPP模型，实现了电离层延迟、模糊度参数与接收机PHD的有效分离，使得模糊度参数不受接收机端PHD的影响，从而获得更优的定位性能。利用MGEX跟踪网全球275个测站的多频实测数据，分别采用传统多频非组合模型（UC-PPP）、估计接收机差分码偏差（DCB）的多频非组合模型（UC-PPP-rDCB）以及所提出的模型进行PPP实验。结果表明，所提出模型在定位精度上优于UC-PPP模型和UC-PPP-rDCB模型，其中在E方向上较其他两种模型的提升幅度分别达到33.3%和14.3%，在3D方向上较其他两种模型可分别提高8.55%和2.20%；在收敛性能上与UC-PPP-rDCB模型相当，其间的差异在1 min内，均优于UC-PPP模型。

针对ROV在大深度水下工作环境中由于DVL刻度因数误差和安装角度误差引起导航精度降低的问题，提出了一种基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL误差参数在线标定算法。分析并建立了DVL误差参数向组合导航定位误差的传播模型，将DVL的刻度因数误差和安装角度误差引入基于USBL位置观测的卡尔曼滤波组合导航迭代中，使ROV在获得组合导航输出的同时实现DVL的在线标定。仿真与海试结果表明，所提出的算法能够在输出高精度组合导航位置的同时进行DVL的有效标定，在理想条件下，组合导航终点定位误差仿真结果能够达到0.01%航程，具有较高的导航定位精度、DVL误差参数估计精度和算法稳定性。

针对传统捷联惯性导航系统（SINS）/声学多普勒测速仪（DVL）组合导航系统初始对准过程中模型不精确引起的对准效率低的问题，提出了一种基于状态变换的SINS/DVL初始对准方法。与传统的SINS/DVL匹配模式不同，所提方案采用了基于载体系速度信息的匹配模式，建立了基于载体系速度误差的SINS误差方程，提高了系统误差模型精度。并考虑SINS和DVL之间的安装关系，重新建立了SINS/DVL初始对准系统及量测方程。最后仿真及试验结果表明，所提出的基于状态变换的DVL辅助SINS初始对准方法能在粗对准不够理想且存在安装偏差角条件下完成高精度的初始对准，提高了初始对准的鲁棒性能，同时在对准过程中能够保持高精度的位置信息。

半导体激光器以其窄线宽、驱动电路简单以及易于集成化等优势被广泛应用于谐振式光学陀螺 系统中。针对谐振光学陀螺小型化需求，设计了半导体激光器热电制冷器（TEC）温控模块。首先在 分析激光器管芯 TEC 模块传递函数特性的基础上，引入 PID 反馈模块，设计并确定合适的反馈参数。 结果表明补偿后闭环系统相位裕量为 76 °，增益裕量为 44.8 dB，具有较好的直流响应和动态性能，并 测得稳定工作时温度波动量小于 0.01℃。最后对激光器输出光学性能进行测试，中心频率漂移在 10 MHz 量级，激光器线宽为 3.1 kHz，结合谐振式光学陀螺的典型参数计算得到谐振腔精细度为 33， 极限灵敏度为 0.14 °/h。满足高性能谐振式光学陀螺中小型化光源的使用需求。

针对目前高精度光纤陀螺小型化的需求，于国内首次提出基于多芯光纤的纤陀螺光纤环复用光纤陀螺方案。通过特殊的耦合方式，使光在多芯光纤中的往返传输，可增加光纤环的有效长度，从而在不增加光纤环尺寸的情况下提高光纤陀螺的测量精度。首先设计了光路方案，对光耦合方式及偏振噪声抑制进行了分析。然后，以六芯光纤为例，提出了一种用于0.001°/h级别光纤陀螺的实用光路方案，经理论推导可知，相同尺寸下，基于多芯光纤复用的陀螺较普通光纤陀螺，理论精度可提升6倍，所以光纤陀螺中使用多芯光纤环可以实现高精度光纤陀螺的小型化。

原子气室作为新型量子惯性仪表的核心部件，其中填充的碱金属量直接决定了惯性仪表设备的寿命，准确测量气室内的碱金属对后续碱金属填充等气室制备工艺的优化至关重要。重点研究了气室内碱金属分布以及升温速率对碱金属含量测试结果的影响，发现碱金属集中分布有利于碱金属量的准确测量，当碱金属分布直径足够小时，碱金属量测量值趋于稳定，而测量过程升温速率对测试结果影响较小。通过优化，实现了碱金属铷含量的测量精度优于7%。

针对当前全球地形球谐系数模型构建表达精度不高、计算效率较低等问题，研究推导了Gauss-Legendre积分法、矩形离散积分法求解球谐系数公式，提出了联合FFT技术和基于OpenMP多核并行技术的计算优化策略，实现了全球2160阶地形球谐系数模型的高效构建。利用模型Earth2012对两种方法进行了对比分析，结果表明：Gauss-Legendre积分法能以20 m量级的标准差还原地形高程信息，较矩形离散积分法精度更高，且高纬度地区地形表达效果更优，但两种方法描绘地形变化剧烈区域能力均显不足。研究成果可为提升球谐系数模型构建效率、丰富高阶地形球谐模型构建方法选择、完善地形球谐系数模型评价体系提供借鉴与参考。

面向未来空间应用，分析了卫星平台扰动对星载原子干涉重力梯度仪测量噪声的影响。其中卫星平台平动自由度的干扰加速度导致梯度仪质心偏差和梯度仪基线长度变化，卫星平台转动自由度的干扰加速度带来拉曼激光方向偏离，引入额外的离心力与科里奥利力。分析结果表明，对于卫星平动自由度，其干扰加速度贡献的原子干涉重力梯度仪测量噪声较小，可忽略不计；对于卫星转动自由度，可通过对卫星角运动的测量和补偿，将原子干涉重力梯度仪的测量噪声在0.1?Hz以下的测量频带内抑制到1?mE/Hz1/2。所述研究将对未来原子干涉重力梯度仪的星载应用提供理论支撑。

针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题，提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法。通过自适应因子调节状态预测信息的权重，抑制滤波发散，提高定位精度。同时，讨论了自适应因子的选取与构造，分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因。选取南海两片重力异常特征变化剧烈程度不同的海域进行仿真试验，试验结果表明：在重力异常特征变化剧烈的区域，该算法能有效减弱惯性导航系统的定位误差，位置误差与重力基准图分辨率相当，与基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法相比，系统的定位精度和鲁棒性均有提升。

针对重复使用运载器（RLV）等类飞行器再入飞行段存在综合干扰问题，提出了一种基于迭代学习干扰观测器的容错控制方法。首先，根据RLV再入段运动、动力学特性及执行机构故障类型，建立带有执行机构故障的RLV面向控制模型；然后设计了一种基于S型函数的迭代学习观测器的容错控制方法，采用迭代学习干扰观测器完成对综合干扰观测并进行补偿，通过李雅普诺夫定理证明基于干扰观测器设计的改进的自适应控制器能够在有限时间收敛稳定；最后以某型RLV再入段为研究对象进行数值仿真。仿真结果表明，所提出的方法在系统中存在加性、乘性故障时，姿态跟踪能够在3 s内收敛，同时姿态稳态误差在0.01°以内。

针对基于超辐射发光二极管（SLD）光源的谐振式光纤陀螺角度随机游走提升需求，分析了移频复位特性非理想对陀螺输出的误差影响机理，建立了信号传输系统仿真模型，确定了移频锯齿波复位产生的尖峰脉冲噪声对陀螺输出的定量影响。在陀螺调制解调控制方案中，提出了一种部分采样结合均值滤波的技术方法，减小了锯齿波移频复位误差对解调系统的影响，提高了陀螺角度随机游走性能。经实验证明，使用部分采样结合均值滤波的方法测试光纤环直径50?mm、光纤长度30?m的基于SLD光源的谐振式光纤陀螺，陀螺角度随机游走提升了30%，达到0.045。

针对无人机编队相对导航系统中由于机体/机翼遮挡导致可见信标点个数随时间变化和视觉导航传感器量测噪声统计特性不确定问题，提出了基于逆威舍特分布的变分贝叶斯自适应容积信息滤波（VBACIF）算法。该算法在信息滤波框架下，采用逆威舍特分布表示量测噪声协方差，将三阶球面-径向容积准则和变分贝叶斯理论相结合，在线识别跟踪量测噪声统计特性变化并自适应调节相对导航滤波器的量测噪声协方差矩阵，将每个可见信标点视为一个独立的信息源，融合各信标点的相对视线量测信息从而准确地估计出无人机之间的相对位置、速度和姿态。仿真结果表明，视觉量测噪声协方差未知且时变和可见信标个数变化的情况下，采用VBACIF相对位置、速度和姿态精度较容积信息滤波算法分别提高了24.85%、9.41%和45.52%。

全角模式半球谐振陀螺具有测量动态范围大，不存在速率积分误差等优点，应用场景广泛，但驻波检测和驱动电路的增益非对称会对其标度因数的线性度和稳定性产生影响。针对上述问题，推导了含有检测驱动电路增益和相移的陀螺动力学模型,明确电路增益和相移不对称对陀螺标度因数的影响机理，提出一种检测驱动电路单路复用的方法，并通过仿真验证了所提方法的有效性。最后开展单路复用实验，实验结果表明单路复用将全角模式下的角速度漂移降低了82%，并将标度因数非线性从6%降低到了1.3%，基本消除了电路的增益非对称对标度因数的影响。

针对传统的基于计算参数的传递对准算法在大失准角下的强非线性问题以及杆臂误差导致的传递对准精度下降问题，提出了一种改进的基于闭环反馈的大失准角传递对准算法。首先，基于快速传递对准模型，设计了全状态闭环反馈机制，通过对主、子惯导的姿态矩阵不断进行修正，实现大安装误差角估计值的快速收敛；然后，采用线性卡尔曼滤波对状态进行估计。仿真实验结果表明，相比于非线性滤波方法，所提算法在大、小安装误差角下均可以保持较高的对准精度，对准误差基本可以达到0.02 °。车载试验结果也验证了所提算法具有更好的传递对准性能。

针对现有惯性导航系统/超短基线定位系统（INS/USBL）组合导航算法误差定义不准确，引发空间不一致性及导航精度下降的问题，提出了一种基于不变误差定义的INS/USBL紧组合导航算法。首先，引入李群理论及左不变/右不变误差定义下的误差状态方程，保证了误差状态的空间一致性。然后，从噪声无偏性分析的角度阐述了松组合的缺陷。最后，利用超短基线测量的方位角及斜距信息，根据两种误差定义推导相应的紧组合量测方程。半实物仿真结果表明：相比于现有的INS/USBL松组合导航算法，所提出的基于右不变误差定义的紧组合导航算法有着更高的定位精度，2000 s后东向和北向定位精度分别提高14.65%和30.26%，天向定位精度提高73.91%；不变误差定义使得组合导航算法对初始对准精度的需求降低，即使初始姿态误差较大也能够对导航误差进行准确估计。

谐振式加速度计能够将加速度直接转化为稳定的频率信号，可以获得优良的性能。针对目前石英谐振加速度计灵敏度偏低，以及温度变化等因素引起的频率漂移等难题，提出了一种基于多电极谐振器的集成式石英加速度计的信号处理与融合的方法。集成式石英加速度计输出多路谐振信号，形成差频信号，融合后可以得到高精度的数字信号，设计了基于FPGA的电路实现方案。通过实验测试结果，输出数据响应时间为125 ms的条件下，传感器标度因数从传统的100 Hz/g以下提升到1742.5 Hz/g，线性相关系数为R~2=0.9985。提出的信号处理与融合方法具有较高的信号处理实时性，显著提高了石英谐振加速度计的灵敏度，可以应用于集成式石英谐振加速度计数据信号处理以及实时测量系统中。

激光捷联惯导系统上电启动时，陀螺受温度影响其零偏会经历快速变化到逐渐稳定的过程，影响惯导系统应用精度。因此，提出了一种基于粒子群-反向传播神经网络（PSO-BP）的激光陀螺温度补偿方法，利用粒子群算法寻找神经网络模型的最优权值与阈值，以温度和温度梯度作为自变量，建立陀螺零偏输出的补偿模型。激光惯导系统工作温度范围内的温度试验结果表明：与传统反向传播神经网络算法相比，所提出的PSO-BP神经网络模型的速度提高了4倍，模型拟合精度更高，且避免了反向传播算法易陷入局部最优解的问题。经过粒子群-反向传播算法补偿后，陀螺零偏稳定性相比温补前提高了60%，进一步验证了模型的有效性。

针对地理位置未知条件下惯导系统海上启动对准实现问题，提出了基于锚泊条件的惯性/星敏组合导航系统位置未知条件下的海上牵引启动方法。建立了惯性/星敏信息的迭代滤波模型，研究了惯性?/星敏牵引启动方法、分析了自主启动精度、提出了自主启动实现方案。通过惯性基准和星敏感器联合使用，惯性基准辅助星敏感器进行观星定位，观星定位数据对惯性基准平台反馈修正，基于惯性/星敏位置和姿态信息在牵引启动下的相互校准方式，组合系统经过多次迭代修正，构造高精度水平基准，完成惯性/星敏组合系统海上位置未知条件下纬度、经度自估计，实现船舶对准后的正常航行。实验结果表明，采用所提出的惯性/星敏组合系统牵引启动方法获得的经纬度自估计精度与星敏感器的测量精度相当。

旋转调制光纤陀螺航海惯导系统中，光纤陀螺标度因数误差会与地球自转角速度耦合产生等效的天向和北向陀螺漂移误差，也会与船体摇摆角速度以及惯性测量单元旋转调制角速度耦合产生短时动态误差，限制了长航时航海惯性导航精度。通过使用两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统进行联合旋转调制，提出一种光纤陀螺标度因数误差在线估计与自校正方法。根据两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统的水平旋转轴空间夹角关系建立观测方程，实现在线估计滤波。半实物仿真结果表明，自主导航过程中光纤陀螺标度因数误差在线估计精度优于1 ppm，利用输出校正方式在线补偿光纤陀螺标度因数误差导致的惯导定位误差，有效抑制了两套三轴旋转调制光纤陀螺航海惯导系统定位误差的增长。实际转台模拟实验中，两套三轴旋转调制光纤陀螺惯导系统300 h纯惯性导航整体定位最大误差分别减小25%和40%。算法采用地心地固坐标系，因此也适用于极区导航情况。

针对传统的新息抗差估计欺骗检测算法对缓慢增长的斜坡式欺骗检测时间较长甚至检测不敏感等问题，提出了一种GNSS/INS紧组合的新息优化抗差估计欺骗检测算法。所提出的算法对缓慢增长的斜坡式的新息检测量进行了优化，结合抗差估计自适应调整增益矩阵并合理选择“检测窗口”，进一步提高了对缓慢增长的斜坡式欺骗干扰的检测效率和检测性能。仿真结果表明，在检测单通道0.1?m/s缓慢增长的斜坡式欺骗时，所提算法检测时间较新息抗差估计欺骗检测算法平均缩短了30%以上，漏检率为0；在检测多通道时，检测时间平均缩短了30%，漏检率为0，虚警率平均降低了18.5%。所提算法在检测缓慢增长的斜坡式欺骗干扰时，具有检测快、漏检率和虚警率低的优势，对无人机应用领域具有重要意义。

为了实现城市峡谷、电磁扰动等复杂场景下因子图优化导航的故障检测与自适应融合，提出了一种基于因子图优化的综合利用惯性导航系统和全球卫星导航系统原始伪距信息的故障检测与自适应隔离方法。首先，结合惯性导航信息与全球卫星定位原始伪距进行导航系统故障检测，实现故障卫星伪距信息和故障惯性信息的有效定位；而后，基于故障检测结果针对因子图框架下的故障因子节点进行自适应隔离或降权处理，减少故障量测对多源组合导航的影响；最后，在因子图框架下实现故障检测后的图优化，提升故障环境下组合导航结果的精度和鲁棒性。在与卡方检测方法、伪距检测方法两种算法对比的仿真和基于跑车公开数据集数据的试验结果表明，所提出的算法在存在卫星导航系统伪距量测异常或者惯性量测异常的情况下，能正常检测出故障量测并提升导航定位性能，导航水平位置与高度精度较基于卡方的故障检测与隔离方法提高了12%以上。

针对多套惯导系统冗余配置中，余度管理策略的有效性和完备性难以分析和评估的问题，采用 集值信息系统构建机载冗余惯性参考系统状态集值决策系统，为余度管理策略的评估和分析提供理论 依据。分析传统机载惯性余度管理策略存在的决策风险，建立包含不确定项的冗余惯性参考系统状态 决策系统，并基于各状态隶属度函数评价各子系统状态变化特性，确保决策系统的完备性。开展仿真 试验，验证对比两种余度管理策略对三种典型的惯性传感器故障类型的故障识别率。试验结果表明： 改进的策略对于典型故障类型中的两种时变故障的识别率，相较于传统策略分别提高了 3.9%和 6.9%， 提高了判决指标接近判别门限时的状态判决准确性。

为保证惯性导航信息的可靠性，在体积与成本受限的情况下设计了一种非对称冗余惯性导航系统，包括FOG-INS和MEMS-INS两套惯导。无故障时FOG-INS输出导航信息并利用序贯变分贝叶斯卡尔曼滤波在线标定MEMS惯性器件误差，估计结果的指数加权收敛度被映射到统一闭区间内实现标准化评价。诊断出FOG-INS故障后，估计反馈策略将基于标准化评价结果补偿MEMS惯性器件误差，校正MEMS-INS并输出导航信息。仿真实验结果显示，经过0.8 s的检测延时，故障后基于变分贝叶斯卡尔曼滤波的MEMS惯导y轴陀螺漂移、z轴陀螺漂移的估计相比于标准Kalman滤波分别提升了80.80%和67.76%，发生故障60 s后完成误差校正的MEMS-INS水平位置误差相比于不校正时减小了33.59%，有效保证了惯性导航信息的可靠性。

针对车载惯导/里程计组合导航系统中，里程计测量脉冲输出只为整数，存在截断误差的问题，提出了3种考虑里程计截断误差补偿的SINS/OD组合导航算法。首先，在传统的速度匹配组合导航基础上，将里程计截断误差作为系统状态变量，建立了基于速度观测的考虑截断误差的卡尔曼滤波导航算法；其次，为了降低噪声，不改变系统状态量，将捷联惯导输出转化为脉冲输出与里程计脉冲输出做差作为量测值，建立了基于脉冲观测的卡尔曼滤波导航算法；最后，针对随机常值模型估计里程计截断误差的局限性，提出基于高斯回归模型的里程计截断误差预测和对观测值进行补偿的方法，以实现组合导航解算。140多公里的车载实验结果表明，基于脉冲观测和基于高斯回归模型的算法相比传统算法在定位精度上均提升了80%以上。

在捷联惯性导航与超短基线组合导航系统中，SINS和USBL存在安装偏差，如不加以补偿将影响组合导航精度。针对此问题，提出了基于迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）的SINS/USBL组合导航系统安装偏差标定算法。首先，根据安装偏差角建立关于量测的非线性函数；然后，引入IEKF算法对安装偏差进行标定。同时为了验证IEKF标定算法的优越性，与递推最小二乘（RLS）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法标定结果进行了对比，并完成了车载半实物仿真试验。试验结果表明，基于IEKF的标定算法在50次蒙特卡罗仿真试验条件下三轴标定精度分别较RLS和EKF提高了16.44%和2.60%、157.69%和1.17%、7.50%和0.41%。

针对现有序列二阶锥规划求解协同末制导时速度较慢，难以满足实时性要求的问题，结合模型预测静态规划（MPSP）与二阶锥规划（SOCP），提出一种基于模型预测静态二阶锥规划的协同末制导算法。首先，建立考虑过载约束的飞行器协同末制导模型；然后，在MPSP算法基础上，提出终端时间自由的MPSP算法；进一步将有约束的MPSP问题转化为二阶锥规划问题，可以有效处理过程约束。仿真结果表明，所提出的模型预测静态二阶锥规划能兼备MPSP算法的快速性与SOCP的处理约束与最优性特点，通过减少求解变量个数，求解速度提升40%，易于实现在线快速计算。

方位陀螺漂移是影响车载旋转调制惯性导航系统（RINS）精度的重要因素。针对长期使用中方位陀螺温度漂移模型逐渐失效而导致补偿效果下降的情况，提出了一种基于遗忘因子最小二乘的车载RINS方位陀螺温度漂移模型在线修正方法。利用车载实验中停车阶段的速度作为量测，通过Kalman滤波器对方位陀螺漂移进行估计，之后采用遗忘因子最小二乘对陀螺漂移模型进行在线修正。仿真结果表明所提出的方法可以对陀螺漂移模型进行有效修正。车载导航试验表明，车载RINS系统工作一年以上的时间后，利用所提方法对初始的漂移模型修正后，导航过程最大径向位置精度可提升78%，验证了所提出的方法的有效性。