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。

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%。

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。

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。

在室外环境下，基于激光雷达传感器的里程计位姿容易产生累计误差，导致点云地图漂移甚至建图失败，严重限制了激光雷达SLAM的应用。针对这一问题，提出了一种面向室外环境的基于快速回环检测的激光雷达SLAM算法。利用扫描上下文（Scan Context）描述子和Kd-tree搜索获取候选的回环帧，有效提升计算的效率，并采用激光雷达虹膜（Lidar Iris）描述子计算回环帧间的相似度得分，通过残差项加权的特征匹配获取回环帧间的位姿变换，有效提升了回环检测的精度和速度。在KITTI数据集上的实验结果表明，与A-LOAM算法相比，所提算法的平均性能提升约50%，回环耗时有效减少，提升了在室外环境下的位姿估计精度和建图准确度。

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。

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。

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。

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。

为进一步提高矢量水听器的承压能力、并实现轻量化，将声压和矢量通道组合成一体，设计了一种小尺寸深海惯性式组合型矢量水听器。首先，分析了惯性式矢量水听器的工作原理；其次，设计了一种带加强圈的圆柱壳结构，使其矢量通道比纯圆柱壳承压提高7.68?MPa，通过仿真验证其可承受50?MPa的压力，表明此轻量化结构可提高矢量水听器的工作深度；最后，将充油结构的声压通道与矢量水听器设计成一体，方便使用。根据设计指标最终制作出一只工作频带为20?Hz~5?kHz的深海惯性式组合型矢量水听器。50?MPa的静水压力试验表明，其矢量通道灵敏度为-184?dB@1?kHz，凹点深度大于20?dB，声压通道灵敏度为-206?dB。测试结果表明，通过采用加强圈结构可显著提高矢量水听器的工作深度和实现轻量化，将充油声压水听器与深海矢量水听器组成一体，极大方便了工程应用。

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。

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。

针对视觉惯性导航系统绝对航向信息缺失导致精度下降的问题，提出了一种基于磁航向约束的视觉惯性定位算法。首先，建立了视觉/惯性/地磁导航系统模型，并对惯性数据采用预积分进行处理，降低状态更新时系统计算负担，提高实时性；其次，在视觉惯性数据对齐后，引入地磁观测数据作为约束，获取真实航向信息，完成系统初始化；最后，构建目标函数，通过非线性优化实现视觉、惯性和地磁数据融合。通过搭建车载实验平台，在室外环境下对所提出算法进行了验证，实验结果表明，相比于VINS-mono，引入磁约束后，视觉惯性导航系统的平均定位均方根误差减小了约25%。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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1?n mile/100?d甚至更高精度的长航时惯性导航定位需求，分析并指出了传统地球自转角速度模型参数的不足之处。根据天文学中的岁差、章动和日长变化等相关模型，推导了求解精确的地球自转角速度的方法，给出了传统地球自转角速度模型误差的表达式，对惯导系统误差传播方程进行了修正。开展了长航时高精度惯性导航误差仿真验证。结果显示，传统的地球自转角速度模型误差会引起0.1?n?mile/100?d的纯惯性定位误差，但经过修正后误差可降低60%以上，仿真结果验证了所描述的误差传播方程的正确性。

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。

天基红外预警卫星是跟踪助推段目标的主要手段。为提升目标跟踪精度，提出了量化噪声条件下的协同目标跟踪方法。首先，基于助推段运动特性，建立了符合运动特性且形式简单的助推段运动模型；然后，分析了天基红外预警卫星量测的量化特性，提出了量化噪声模型；量化噪声条件下，传统滤波方法不再适用，为此提出了一种基于量化测量的最小均方误差状态估计算法，其时间更新基于非线性函数的一阶线性化，测量更新基于量化测量的条件均值估计。最后，数学仿真表明，相对于传统基于加性均匀噪声假设的方法，所提方法位置估计精度提升了23%。

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。

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。

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%。

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。

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。

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。

SAR匹配导航作为一种自主导航方式，具备全天候、全天时的工作能力，具有很高的应用价值。针对机载SAR景象匹配导航需要异源图匹配的难题，提出一种基于深度学习与附加尺度旋转因子的模板标准化相关匹配的异源匹配算法。所提算法通过语义分割网络模型提取图像中的道路河流特征，再对特征添加一定程度的尺度与旋转变化，实现特征的扩充。最后，对扩充后的特征图进行模板滑窗匹配，找到最大得分位置，从而实现图像匹配。根据真实数据的测试试验结果表明：匹配精度优于1.41像素（1σ），匹配成功率优于86.6%（匹配误差小于5像素）。另外，还提出一种面向SAR匹配导航系统的多点高精度定位方法，仿真结果表明：五匹配点定位精度可达15米。

在法向量位置模型的惯性导航力学编排下，提出了一种适用于全球的阻尼算法，在出入极区时可保持阻尼过程的连续性，并且在水下长航时的背景下能够有效提高导航精度。根据法向量位置模型下的惯性导航误差微分方程，分别在垂直通道和水平通道中设计了阻尼网络，水平通道实现了基于法向量位置模型的三阶无静差阻尼算法。基于北极实际航行数据的仿真试验结果表明，提出的阻尼算法同时适用于极区与非极区，抑制了周期性振荡，定位的归一化误差最大值相比于无阻尼系统大约减小了47%。

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。

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。

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。

针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束，模型参数不确定性， 以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题，设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先，基于双曲正 切函数构造的辅助系统，构建了高速列车的增广速度跟踪控制模型；其次，为避免控制器中出现虚拟 控制信号的一阶导数，采用动态面方法并结合自适应控制技术，设计了高速列车的容错跟踪控制器， 基于 Lyapunov 函数对控制器的稳定性进行了分析；最后，对设计的容错跟踪控制算法进行了仿真验 证。仿真结果表明，控制输入及其变化率均满足所设置饱和约束的要求；列车运行中的暂态速度和位 移跟踪误差分别在 0.016 m/s 和 0.003 m 范围内，从而验证了所设计控制器的良好容错跟踪性能。

通过零速校正可以对惯性行人导航递推中的惯性累加误差进行抑制，现有方法常使用基于固定阈值物理模型的零速检测器，但此类方法在步态变化下需要调整参数。基于数据驱动的方法可以避免对模型的调整参数，但传统网络泛化能力较差。针对此问题，提出了一种基于模拟多位置数据增强驱动长短期记忆网络（A-LSTM）零速检测器。通过将惯性量测信息基于物理模拟变化投影至不同的位置，模拟在不同位置情况下的输出，增强泛化能力。并提出基于端到端的LSTM网络对零速区间进行检测，使用扩展卡尔曼滤波器进行导航融合，实现对于不同步态、不同穿戴位置下准确的惯性行人导航。最后在包含行走、跑步混合步态的实验中验证了所提算法的导航性能。相较于固定阈值零速检测方法与未增强数据的深度学习零速检测算法，所提算法零速检测成功率提升15%与12%，相较未增强数据的深度学习零速检测算法，首尾定位误差降低了70%。

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。