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。

半球谐振陀螺是一种新型固体振动陀螺，具备功耗低、寿命长、稳定性高等特点，可完美适应卫星的姿态控制。针对微小卫星应用需求，利用半球谐振陀螺构建了星载惯性测量单元。首先，通过测量单元硬件结构设计，对其内部空间进行优化，并通过力学特性及力学试验仿真分析，验证其机械可靠性。其次，针对微小卫星应用环境优化半球谐振陀螺电路设计，提高惯性测量单元可靠性。最后，力学环境试验结果表明，三轴半球谐振陀螺的零偏稳定性均优于0.1?/h，敏感器件满足标度因数非线性度和零偏稳定性（1）的要求，实现了满足微小卫星应用需求的低成本、小体积、高可靠的半球谐振陀螺星载惯性测量单元。

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。

横坐标系下设计的惯性/多普勒测速仪(INS/DVL)组合导航滤波器可以满足无人潜航器(AUV)极区导航的需要，但在AUV进入、离开极区时导航坐标系的切换会引起滤波器结构变化，使系统的误差状态参数估计值产生震荡，影响导航精度。针对此问题，提出了基于协方差变换的INS/DVL全球组合导航算法，设计了横地理坐标系下的INS/DVL组合导航滤波器，并推导建立了地理坐标系与横地理坐标系下滤波器系统误差状态及其协方差矩阵的转换关系。AUV进入、离开极区过程中，导航坐标系切换时同时完成导航参数、滤波器参数的转换。通过船载实验与半实物仿真实验对所提算法的有效性进行了验证，结果表明：在导航坐标系切换过程中，协方差变换算法能够有效改善滤波器估计值不稳定问题，相比于无协方差变换，导航参数震荡误差减小50%以上，提高了组合导航系统稳定性。

为了减少捕获阶段占用的时间与功耗，提出了一种低运算量的快速捕获方法。首先选取伪码周期整数倍数据进行二维重排，利用降采样理论对每个数据横块混叠；其次通过竖块FFT运算实现频率补偿以增强叠加信号的信噪比，使用横块FFT运算细化多普勒频移分辨率并得到特定的伪码相位筐，搜索特定筐内伪码相位的最大相关值。最后得到确切的伪码相位与多普勒频移。实际数据仿真结果表明，降采样因子与数据块个数取2时，所提方法运算效率是基于FFT捕获方法的4.1倍，基于SFT捕获方法的1.7倍，运算效率随降采样因子与数据块个数增大显著提升，能更好满足接收机的性能要求。

为了避免磁罗盘原始数据中的奇异误差点对椭圆拟合精度造成不利影响，在常规最小二乘椭圆拟合算法中引入了基于密度聚类的OPTICS算法，并对OPTICS算法进行了改进，以降低复杂度，减小计算耗时。在椭圆拟合之前，使用改进的OPTICS算法对原始传感器数据进行分类，识别并剔除数据中的奇异误差点，防止其污染原始数据集，提高椭圆拟合算法的拟合精度，从而提高航向角的解算精度。实验结果表明，与常规椭圆拟合算法相比，所提出的算法在东、南、西、北四个方向上合计航向角误差的均方根降低了27.5%，且改进后OPTICS算法的计算耗时比改进前降低了43.6%。

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。

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%。

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%。

针对动对动相对定位中卫星观测质量不佳、信号易丢失导致北斗卫星导航系统定位精度不高、无法连续定位的问题，提出了一种基于BDS/INS紧组合的动对动相对导航算法。通过惯导系统与北斗卫星导航系统紧组合的方式，以捷联惯导误差作为组合系统状态量，通过多普勒信息进行伪距平滑，并利用扩展卡尔曼滤波将惯导及卫星观测信息进行融合，解算相对导航结果。通过车载实验对所提出的相对导航算法进行了验证，实验结果表明，所提出的BDS/INS紧组合动对动相对导航算法能够保持分米级相对导航精度，卫星信号短时中断时，能有效保持高精度相对导航结果输出。

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。

环境温度变化造成的热应力是影响MEMS加速度计性能的关键因素。为了提升MEMS加速度计温度稳定性，以蝶翼式MEMS加速度计为研究对象，分别在敏感芯片上设计应力释放结构和敏感芯片与陶瓷基底之间设计应力隔离结构。利用有限元分析工具COMSOL对有无应力释放和隔离结构的情况进行了对比仿真，结果表明敏感单元上的敏感梁应用应力释放结构只有原结构最大应力水平的0.3%，封装时采用应力隔离结构间接连接比原直接连接方式最大应力下降一个数量级。采用微机械加工技术和微电子工艺技术结合的MEMS加工工艺实现含应力隔离结构的加速度计原理样机制作。对样机进行温度测试，试验结果表明有应力释放与隔离结构在-40?°C~60?°C区间的漂移量比无应力释放与隔离结构提升约3.5倍，验证了应力释放与隔离结构对温度稳定性提升的有效性，研究结果可以为加速度计在高性能、恶劣环境下的应用提供参考。

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。

针对多无人机疏散配置在多个基地、协同执行多目标侦察任务的应用需求，提出了一种基于改进A*算法的多基地多无人机分阶段任务规划方法，包括区域设置、航程估算、多基地多无人机任务分配、基地内单无人机时序分配、航迹搜索、航迹平滑和局部动态规划等多阶段层次化的处理流程。基于改进A*算法预估航程矩阵，基于改进K-means算法和深度遍历方法求解多基地多无人机任务分配，基于旅行商（TSP）模型求解单无人机时序任务分配，基于改进A*算法和三次B样条曲线规划并优化航迹，依据态势变化执行局部动态任务规划。开发了多无人机任务规划软件，验证了所提出的分阶段任务规划处理流程。实验结果表明，改进A*算法可剔除冗余节点，缩短4%以上航程，应用改进A*预估航程的任务分配能够满足威胁规避约束，进而可有效实现复杂威胁条件下多基地多无人机的航迹规划。

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%。

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%。

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。