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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

针对具有状态时变时滞、系统不确定性、可建模扰动、运行噪声和执行器故障的卫星姿态控制系统，提出一种基于扰动观测器的自适应有限时间复合主动容错控制策略。针对可建模扰动设计扰动观测器，然后基于扰动估计误差设计了主动容错控制器。该时滞依赖控制器包含反馈控制项、扰动补偿项和快速自适应故障补偿项。提出的容错控制策略不仅保证闭环系统动态方程的有限时间有界性，而且保证闭环测量输出对于系统不确定性、运行噪声、执行器故障等的鲁棒性。给出控制器增益限制矩阵存在的充分条件及其线性矩阵不等式形式，进而给出仿真算例。仿真结果表明，基于扰动观测器方法，设计的自适应有限时间容错控制器能够快速估计可建模扰动，进而有效地实现系统的闭环容错控制。相较于基于非复合的自适应有限容错控制器，提出的方法对于状态变量的估计均方根误差分别降低了28.9%、4.7%和36.0%；对于可建模扰动估计的均方根误差降低了38.8%。仿真验证了所提方法的有效性。

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。

针对惯性/重力/重力梯度组合导航EKF算法中，随机线性化方法不考虑重力场固有属性以及验前随机变量的不确定因素，从而导致真实验后均值和协方差携带较大误差，滤波性能损失甚至发散问题，依据重力、重力梯度本身物理特性，提出基于地球重力场球谐模型的随机线性化方法。进而，为保证滤波实时性，建立了适用于并行计算的地球重力场模型线性化矩阵运算公式，并通过GPU并行方案提高了模型线性化过程的计算效率。某海域仿真实验结果表明：利用重力场球谐模型线性化方法进行EKF滤波匹配，相较于九点拟合法和双二次曲面拟合法的导航定位精度均提高了37.5%以上，可以有效削弱线性化误差，避免滤波发散，提高系统导航定位精度，且线性化耗时优于0.02?s，满足匹配导航实时性需求。

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。

地形匹配是水下航行器组合导航系统中重要的匹配手段，针对传统地形匹配ICCP算法仅由惯导指示航迹做平移与旋转的刚性变换进行迭代匹配的局限性，提出了一种基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法。研究了水下地形匹配的误差特性并建立误差模型，引入了由速度误差引起的仿射变换模型与仿射因子，不同于常见的最优估计等方式，推导给出了仿射因子的解析解形式。半实物仿真试验结果表明，基于仿射因子补偿的改进ICCP算法能修正水下地形匹配过程中的仿射误差，弥补传统ICCP算法的不足。在网格为10?m的高精度水深图中，传统ICCP算法的匹配结果在10个网格精度左右，而改进ICCP算法的匹配结果可达到1~2个网格精度左右，匹配精度平均提升78%以上，且相较于传统算法耗时增加不到1%，可为地形匹配导航系统提供更好的参考信息。

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。

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。

针对自主水下航行器（AUV）在模型参数不确定和外界海流干扰情况下轨迹跟踪误差大的问题，提出一种基于模型预测的滑模控制方法。首先，基于李雅普诺夫稳定性理论，设计一种滑模控制器；其次，为高效利用计算资源，提高AUV的轨迹跟踪性能，设计一种滑模控制器与模型预测控制相结合的控制框架；考虑到执行器饱和问题，利用滑模跟踪控制律，在该控制框架上构造收缩约束，确保闭环系统的稳定性；最后，采用仿真实验验证，实验结果表明所提方法与滑模控制器比较，在模型参数确定且无干扰情况下均方跟踪误差减小了60%以上，在模型恢复力参数不确定和海流扰动情况下均方跟踪误差减小了80%以上，能够克服时变恢复力对系统的影响，并对外界海流干扰有较好的抑制作用，保证了系统的鲁棒性。

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。

精确定位和准确构建地图（SLAM）是电缆沟巡检机器人顺利完成巡检任务的基础。传统激光 SLAM算法在电缆沟环境中容易产生“长廊效应”，且容易在 z 轴方向上产生漂移。针对上述问题，提出了一种基于多传感器融合的改进扩展卡尔曼滤波激光雷达测距与制图（EKF_LOAM）算法。通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）将车轮里程计和惯性里程计融入 LeGO_LOAM 算法框架中来抑制“长廊效应”，在 EKF_LOAM 算法的基础上引入 IMU 的 z 轴线速度测量值，并设计基于特征点数量的自适应协方差计算方程，约束由面特征点严重缺失引起的 z 轴漂移。分别在虚拟和真实电缆沟环境中开展实验，结果显示所提算法的最终行进误差比 LeGO_LOAM 算法的行进误差减小了超过 40%，比 Cartographer 算法的行进误差减小 4.57%，z 轴方向误差比 EKF_LOAM 算法减小 49%，证明了所提算法在电缆沟环境中优于传统的 LeGO_LOAM、Cartographer 和 EKF_LOAM 算法，更适用于电缆沟巡检任务。

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%。

传统地形匹配算法在初始位置误差较大的条件下，由于搜索区域过大，定位精度较低，容易发生误匹配。针对此问题，提出一种基于改进遗传算法（GA）的多波束水下地形匹配方法。首先，根据地形变化特征，在多波束测深数据中自适应选择多条水深数据作为匹配序列，提高在地形相似处的匹配精度；然后，设计适应度函数用于衡量匹配航迹与真实航迹的相似度，加入收敛因子以减小惯导累积误差的影响；最后，利用正余弦算法对遗传算法进行优化，提高算法收敛速度，改善局部收敛的问题。仿真与船载实验结果表明，基于改进GA的多波束匹配方法对初始位置误差的大小不敏感，在分辨率为1 m的地形图上，匹配定位误差小于3 m，相比ICCP方法，在不同初始位置误差的情况下，定位精度分别提高了53%和79%。

针对惯性导航系统现有加速度计电流信号转换电路的不足，提出了一种基于电荷平衡和自动跟踪原理的加速度计电流数字转换方法（CDC），从工作原理上大幅提升转换电路性能。CDC对输入电流和反馈跟踪电流积分输出误差电压，依据该误差电压实时调整其数字输出d以及与d成比例的反馈跟踪电流，实时反馈控制使误差电压稳定在0附近，实现输入电流和反馈跟踪电流二者电荷平衡。设计了单路CDC电路用于原理验证和性能测试。实验表明，±40 mA电流范围内CDC电路标度因数不对称性优于5 ppm，非线性优于10 ppm，电流分辨率优于0.5 nA，动态范围大于164 dB；采用查找表技术补偿后-40℃～+60℃温度区间零偏变化小于30 nA、标度因数变化小于20 ppm，且各性能指标均有较大改善空间。电荷平衡和自动跟踪型加速度计电流数字转换技术具有动态范围大、精度高、分辨率高、易补偿等优点，具有非常好的应用前景。

针对无人机远距离跑道线检测时有效信息少且定位困难的问题，提出了一种基于并行反向注意网络的跑道线检测方法。并行反向注意网络采用Res2Net作为主干网络，首先采用并行融合编码器将低级特征与高级特征融合从而获取跑道线的初始轮廓图。在此基础上，融合通道特征金字塔和轴向反向注意力机制来增强图像中的全局和局部特征信息的表达能力。基于无人机着陆图像数据集的仿真试验结果表明所提出的算法有效地检测出跑道线，图像语义分割平均交并比达到86.3%，单帧处理时间25 ms，对于远距离小目标检测有明显的优势。

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。

卫星钟差具有非线性非平稳特征，其趋势分量、周期分量等信号与随机分量互相干扰，不利于钟差估计与预报、时间尺度算法等实际应用。为了实现卫星钟差数据的信噪分离与重构，提出了一种以自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）为基础的信噪分离方法。经CEEMDAN分解得到多个本征模态分量，引入排列熵算法确定噪声主导分量与信号主导分量，通过t检验分析分量的高频与低频特征，从而完成信号重构。对各类北斗卫星原子钟进行实验，结果表明，以CEEMDAN为基础的综合分析方法能够准确辨识本征模态分量特征，重构周期项的频谱图中基本不含有不规则周期分量与多余信号；去除周期分量后，4颗北斗卫星原子钟的万秒频率稳定度平均提升21.6%。

针对由于跳频信号的频率随时间不断跳变，导致传统复声强法对其方向估计性能不佳的问题，提出一种改进复声强测向方法。首先，构建时频分布矩阵，利用跳频信号模糊函数的特点，对时频交叉项进行抑制；然后，利用迭代法滤除分布于整个时频面的高斯白噪声，获得清晰的时频分布图，并利用信号的时频特征对信号分离与提取时频脊线；最后，将脊线所对应的时频点进行时间积分，利用时频信息提升复声强法对跳频信号的测向能力。仿真及水池试验结果表明，在信噪比大于0 dB时，方位估计均方根误差小于1°，提升了复声强方法对跳频信号方位估计的准确性与稳定性。

为提高光纤陀螺（FOG）在变温环境下输出误差的补偿精度，在长短期记忆神经网络模型（LSTM）基础上，利用分段非线性粒子群算法（PN-PSO）对LSTM模型超参数寻优，建立PN-PSO-LSTM光纤陀螺温度补偿模型。为有效降低计算和存储开销，便于部署在资源受限的硬件环境中，提出一套适用于光纤陀螺应用场景的模型压缩方案，包括：知识蒸馏、剪枝、激活函数线性化、定点数量化等。最后基于Xilinx公司某芯片完成部署。对比实验结果表明，相较于传统反向传播（BP）模型和传统PSO-LSTM模型，采用所提模型补偿后，陀螺零偏输出均方误差分别降低74.4%和53.5%，模型压缩后在大小减小94.1%的同时，陀螺零偏输出均方误差仍然比传统全精度模型更低，在FPGA实现后对比PC端模型推理速度提升98.47%。