研究了精密离心机动态半径激光干涉测量中死程的真空屏蔽技术，介绍了其中的若干关键技术及其原理和特点，给出了系统设计公式。理论分析和实验证明该项技术能够消除长光路中各种环境因素的影响，并保证干涉测量系统的示值稳定性。

基于六加速度计的立方体配置方案，提出了九加速度计的无陀螺惯性测量组合（NGIMU）配置方案，并建立了其数学模型。提出了一种提高角速度解算精度的新算法，该算法利用加速度计的冗余信息，解决了角速度运算的符号问题，抑制了由于角加速度积分带来的加速度计输出误差的累积。同时进行了系统东西向位移、航向角、俯仰角和横滚角的仿真。仿真结果验证了方案的可行性和算法的有效性。

针对战术导弹高过载、大动态范围的测试要求，设计了无陀螺微惯性测量组合电路。无陀螺微惯性测量组合电路采用了十加速度计的配置方案，可以直接解算得到战术导弹的角速度，因而只需要1次积分就可以得到角度，减小了累积误差。电路选用高精度的单轴加速度计，提高了测试精度，并以CPLD作为中心逻辑控制单元，实现了对多加速度计信号的采集和存储，可以为战术导弹的角速度解算提供稳定可靠的数据。

无陀螺惯性测量技术是利用加速度计代替传统的陀螺,构成无陀螺微惯性测量单元(NGMIMU)实现制导的.由于加速度计随机漂移误差的存在,在利用NGMIMU进行导航计算时,不可避免地产生了随时间增长的累积误差,且累积速度很快.本文基于NGMIMU九加速度计配置方案,利用卡尔曼滤波器抑制误差的累积,并且推导了卡尔曼滤波器的状态方程和预防方程.同时进行了系统位移、速度仿真,实验结果验证了该滤波算法的有效性.

本文为低成本陆用机器人惯性导航系统设计了一种无转台微机电（Micro—eJectromechanical system，MEMs）三轴加速度计的标定方法。该方法不依靠高精度转台等辅助设备，只需通过多个随机静态位置的加速度计测量值，然后求解方程的最小二乘解来得到三轴加速度计的各个参数。并且借助LabVIEw平台，完成了对意法半导体公司出产的LsM505DLH的标定。得到了该加速计的参数。

无陀螺惯性测量技术是利用加速度计代替传统的陀螺,构成无陀螺惯性测量组合(NGIMU)实现制导的.首先,基于NGIMU九加速度计配置方案,根据加速度计的动态特性,推导了模型的动态导航方程,然后通过对加速度计进行动态补偿达到提高系统导航精度的目的,最后进行了系统三个方向角度运算的仿真验证.仿真结果表明,当加速度计输入信号的动态特性越强,NGIMU的导航误差越大,在动态补偿后系统的导航精度得到了有效提高.

基于惯性导航芯片ADIS16003，在GPS信号中断的情况下，详细设计和验证了模拟GPS系统，实现了移动物体当前GPS信息的推算。系统采用FPGA驱动ADIS16003的SPI接口，依靠惯导原理获取移动物体实时加速度，并以外部中断方式通知DSP从EMIF接口读取。DSP利用信号中断前的有效GPS信息，通过相关位置检测算法，计算出GPS经纬度信息，由HPI接口上报高层，保证了移动物体全天候位置感知能力，已在某大型通信系统中得到应用。

为了提高激光陀螺捷联惯性导航系统在强振动条件下的精度，需要将惯性仪表在振动环境下的输出数据高速采集并保存下来进行离线仿真。通过CY7C68013A芯片在导航计算机外围扩展高速的USB接口，实时采集惯导系统输出的各项性能指标数据，并将此类数据保存至外围PC机，实现了导航计算机和PC机之间的高速通讯。通过设立圆形缓冲区，解决了通讯过程中即丢帧问题。经过近千小时测试，所建采集数据装置可准确采集导航计算机数据并实时存储，结果表明该装置的可靠性与稳定性，为分析惯导系统测量精度奠定了基础。

在机器人惯性导航研究中,针对传统滤波方法在非线性系统模型下误差大的问题,提出了一种基于改进粒子滤波的机器人姿态解算方法。粒子滤波精度较高且不受系统模型非线性程度的影响,与扩展卡尔曼滤波算法相比在非线性系统应用中有巨大的优势。使用扩展卡尔曼滤波对系统状态进行预测,使粒子分布向高似然区移动。对粒子滤波算法的重采样过程进行了改进,提升了算法的效率。不同的地面环境下系统噪声有较大变化,将地面环境信息作为观测信息融合到系统中,对算法参数进行实时修正能够获得更高的精度。实验结果表明,应用此算法进行姿态解算精度较高,且性能优异。

为了满足惯性导航和GPS/INS组合导航对性能的测试和算法验证需求,提出一种基于STK场景模型下的惯导数据仿真方法,用于生成运载体运动过程中的惯导量测值,通过数学仿真的方法,运用MATLAB分析运载体的特点。实验结果表明该方法能生成有效的惯导仿真数据。