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。

飞行数据的异常检测是保障无人机飞行安全的关键。为了提升异常检测的准确率，以更好地构建无人机飞行数据正常样本的数据模式，提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）的异常检测算法。设计了由生成网络、判别网络和重构网络组成的循环学习网络，同时为了避免网络学习产生梯度爆炸的风险，设计了一种由两个判别损失函数与一个重构损失函数相结合的目标损失函数。实验结果表明，LSTM-GAN异常检测算法均优于K-means、单类支持向量机、LSTM和Auto-Encoder算法的异常检测性能。LSTM-GAN比LSTM异常检测的准确率提高2.2%。

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。

针对惯性/天文组合导航中将天文传感器测量信息从天球坐标系到地球坐标系转换的问题，研究了其转换过程中涉及到的时间系统和坐标转换关系，前者包括世界时、地球时、太阳系质心力学时、原子时和协调世界时等时间概念，后者包括岁差、章动、视恒星时和极移等旋转变换。对坐标转换过程中小于0.1″的因素进行了忽略和近似简化，误差分析表明，除地球自转角的计算需要比较精确的UT1时间外，其他天文参数计算中的时间输入均可直接使用UTC时间代替。仿真结果显示，所提简化算法的转换精度达到了0.2″，满足角秒级的天文传感器测姿精度需求。

针对无外界参考信息的双惯导系统长期使用后系统参数发生变化导致导航精度降低，且系统间缺少信息融合的问题，提出了一种同等精度双惯导协同误差估计与信息融合算法。首先以两套旋转式惯导间相对速度误差与位置误差作为观测量，建立包含陀螺和加速度计零偏的导航误差模型。然后分析了不同转序下各状态量的可观测性，采用 Kalman 滤波对各参数进行有效估计，估计完成后对双惯导系统进行误差补偿及信息融合。仿真结果表明，所提算法对陀螺零偏估计精度优于0.002(?) / h ，加速度计零偏估计精度优于 4 μg ，在抑制误差发散的同时，提高了旋转式惯导导航精度。

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。

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。

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。

针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下，传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题，提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性，根据检验原理设置了修正门限和修正边界，构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数，制定相应的模糊修正准则，使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明，所提出的滤波算法相比CKF算法，航向角估计的均方根误差降低了80%，提高了滤波的精度和稳定性。

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。

针对随钻测斜仪安装在近钻头位置处受到的复杂冲击振动、钻柱旋转等干扰问题，提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与互补滤波算法的随钻井斜动态测量方法。首先，利用限幅和低通滤波器滤除冲击噪声带来的加速度阶跃激励干扰信号和角速度高频干扰信号；然后，使用UKF滤除惯性测量单元（IMU）中加速度计和陀螺仪信号的大部分有色噪声；最后，建立加速度和角速度信息间的互补滤波器，滤除角速度信号的零偏噪声。仿真试验、复杂振动测试平台模拟实验及现场数据验证结果表明：钻具转速在0~300?r/min内时，井斜角整体测量精度在±?0.2?°以内；测量不受钻具转速与振动影响，实现了精准的随钻测斜。

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。

冲压发动机飞行器爬升过程中发动机性能随飞行状态时变，且易受动力性能偏差、气动偏差和风干扰的耦合影响，传统的方法难以给出能量最优的爬升段轨迹解。针对该问题，提出了一种基于强化学习的轨迹优化控制方法。首先构建了基于近端策略优化（PPO）的强化学习任务模型，将轨迹优化问题转化为基于状态给出最优动作策略的强化学习问题，提出了对未到达目标区域样本赋予广义距离奖励的方法来解决奖励稀疏性问题；通过在控制器训练中引入初值采样来降低初值敏感性；提出了将线性扩张状态观测器（LESO）与强化学习相结合的方法，通过对干扰进行观测和补偿提升控制器抗干扰能力。仿真结果表明，采用所提出的算法后，终端约束误差缩小了60%，可为复杂环境下的冲压发动机轨迹优化控制提供参考。

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。

自动驾驶技术的研究中，为了快速检测到道路并测量出道路的宽度，提出了一种基于视觉的道路宽度测量方法。首先提出了一种改进的Deeplabv3+语义分割算法，在原算法流程中引入了基于空间域的注意机制，提高了道路边缘分割的精度。其次，提出了一种结合直方图均衡化和加权最小二乘滤波的半全局立体匹配算法，显著提高了图像中物体边缘细节的匹配精度。基于所提出的方法搭建了道路宽度测量系统，该系统搭载在自动驾驶车辆上完成了对全域图像中道路的分割和宽度测量。实验结果表明，所提出算法的道路宽度测量误差不超过真实值的5.0%。

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%。

为了解决全球导航卫星系统（GNSS）拒止条件下车辆定位困难问题，提出了一种基于交互多模型距离平滑的超宽带/惯性测量单元（UWB/IMU）因子图组合导航方法。首先，针对超宽带信号由于反射或折射导致的非视距问题，分别建立视距与非视距情况下超宽带基站与标签间距离的因子图模型，并利用交互式多模型算法进行原始距离的平滑；然后，对惯性导航系统、交互式多模型处理的超宽带距离信息等测量量进行建模，构建基于因子图的信息融合框架，并根据非线性优化理论与增量平滑算法实现变量节点的递推与更新。最后，采用因子图方法对融合数据进行处理，实现车辆多传感器高精度组合导航。实际测试结果表明，相比基于卡尔曼滤波的多传感器融合方法，所提出的基于交互多模型距离平滑的惯性/超宽带的因子图定位方法在非视距情况下位置估计精度（RMS）提高40%以上。

石英挠性加速度计是捷联式惯导、重力梯度计等惯性测量设备的核心元件，其偏值和标度因数的温度稳定性是影响惯性测量设备性能的重要因素。为提高加速度计温度稳定性，从结构设计、材料选择、工艺改进、磁路优化四个方面进行了改进设计。首先，分析了加速度计零偏和标度因数温度稳定性影响机理。其次，设计了摆片隔离槽结构，摆片与骨架之间采用二次过渡粘接工艺，力矩器线圈骨架选用温度性能更好的氮化铝陶瓷材料，优化了上下磁路连接方式。最后，对改进措施进行了实验验证，实验结果表明，改进后的石英挠性加速度计全温条件下（-40℃～+60℃）偏值和标度因数温度系数减小约30μg/℃和10 ppm/℃，降低到6.8μg/℃和13.7 ppm/℃，显著改善了加速度计的温度稳定性。

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。

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。

针对微小卫星等航天器对空间非合作目标交会操作中的自主相对导航问题，提出了一种基于自适应均方根EKF的惯性辅助航天器仅测角导航方法。首先，推导了一种基于Clohessy-Wiltshire (CW)方程的仅测角导航模型。然后，基于误差状态推导了一种仅测角/惯性组合相对导航模型。接着，基于Cholesky分解得到组合导航系统的状态协方差矩阵，并引入“新息”协方差匹配方法对测量噪声进行在线自适应调整，构建了一种自适应均方根EKF对该组合导航系统状态进行动态滤波估计，并采用Fisher信息矩阵对该组合导航系统的可观性进行评估。最后，在搭建的半物理仿真平台上进行了仿真验证，得出终端时刻采用自适应均方根EKF比EKF的迹向滤波精度平均提高了35%，径向和法向滤波精度平均提高了25%。

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。

针对视角变化、光照变化、大尺度和动态物体等复杂场景下，移动机器人定位的准确性低、鲁棒性差等问题，提出基于特征编码和动态路由优化的视觉定位方法。首先，引入基于残差网络的特征编码策略，提取图像的几何特征和语义特征，减少图像噪声信息，加快模型的收敛速度；其次，通过熵密度峰值优化网络的动态路由机制，采用向量表示特征之间的空间位置关系，提升图像特征提取和表达能力，优化网络整体性能；最后，融合优化后的特征编码和动态路由网络，将全局特征描述符和特征向量相结合，保留特征间的差异性和关联性，计算图像特征的相似性用于闭环检测。实验结果表明，相比基于VGG、AlexNet、BoVW及GIST的视觉定位方法，所提方法的准确率分别提高了24.54%、23.06%,43.81%和42.69%，实现了复杂场景下移动机器人闭环检测，提高了定位和建图的准确性和鲁棒性。

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。

以一种电容式全对称S形弹性梁硅基环形波动陀螺仪为对象，对其正交误差进行了相关的研究，以提升MEMS环形陀螺仪的精度。首先，介绍了环形陀螺仪结构，同时以此结构为基础分析了正交误差产生的原因及影响；然后，对环形陀螺仪检测通道的输出信号进行量化分析，并根据正交力校正法设计了环形陀螺仪的正交误差补偿系统；最后，对加入正交误差补偿后的环形陀螺仪进行了实验测试。结果显示，校正后的零偏、零偏稳定性分别为-2.62°/s、1.37°/h，与校正前相比，分别提升了3倍和10.6倍，验证了该正交误差补偿系统对陀螺仪正交误差的抑制效果，补偿后陀螺仪的零偏稳定性显著提升，陀螺输出更加稳定，为MEMS陀螺仪应用于未来军事及民用领域奠定了基础。

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。

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。

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。

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。

维持气室内原子稳定进动的磁场闭环控制是核磁共振陀螺仪的关键控制技术之一。在目前广泛应用的闭环控制方法中，相位闭环无法实时补偿，且存在由于晶振时钟频率受限造成的量化噪声，导致陀螺零偏稳定性较差且转速分辨率较低，限制了核磁共振陀螺的应用范围。为解决以上问题，提出了一种基于自激励的闭环控制方法，通过理论仿真模型和实验设计，验证了其正确性与可行性。仿真结果表明，采用所提出闭环控制方法的陀螺漂移可达到9×10-4 °/h，角速率分辨率可达到0.1°/s以内。实验结果表明，与传统方法相比，采用所提出的方法使得陀螺漂移精度提高了一个数量级，同时，为未来核磁共振陀螺小型化奠定了基础。

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。

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。

由于水下环境的特殊性，水下机器人容易受水流、可见光反射、遮挡等复杂水下环境影响，从而干扰目标检测器的性能，进而使跟踪算法效果下降，影响跟踪效果。针对这一问题，提出了一种基于目标检测特征提取一体化网络（DFI Network）的水下抗干扰目标跟踪方法。在传统YOLOv3检测网络基础上，设计了特征提取网络，通过卷积和最大池化运算，输出目标特征信息，并将状态向量维度扩充为10维，同时针对扩维状态向量，构造了扩维滤波器，进而通过后续匹配、跟踪控制等步骤，实现了水下机器人在干扰环境下的目标跟踪。使用标注的水下目标跟踪数据集对所提算法进行测试，并与YOLOv3算法进行对比验证。测试结果表明，与原版YOLOv3算法对比，所提出的算法以2FPS的较小帧率损失，将跟踪精度提高了30%以上。

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。

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。

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。