为了确保捷联惯导系统中加速度计的性能，研究了CHJN-2A石英挠性加速度计的静态输出特性。通过大量的重复性静态实验测试，分析了石英挠性加速度计的误差来源，并建立了影响导航系统定位精度的主要误差补偿的数学模型。结果表明，CHJN-2A石英挠性加速度计的输出特性具有较好的重复性，可以通过软件进行补偿提高它的精度。

简要描述了MEMS系统的特点，介绍了基于MEMS技术的惯性测量器件及系统在国外的发展现状及应用情况，从武器系统低成本、小型化、高可靠性的发展趋势说明了武器系统中使用MEMS技术的必要性，同时根据武器系统对惯性测量器件的要求，通过国外武器系统中的成功应用说明了MEMS技术在飞航导弹或无人机的控制系统中使用的可行性，最后针对国内MEMS技术的发展情况，对MEMS惯性测量器件及系统在武器系统中的应用提出了相关要求。

微型加速度计作为一种新型惯性传感器，它在体积、重量、成本、功耗、可靠性和寿命方面都具有传统加速计无可比拟的优势，３１４０型压阻式微硅加速度计是美国ＩＣＳｅｎｓｏｒｓ公司的产品。文中介绍了它的结构设计和工作原理，并对其重要性能参数进行了测试和分析。

针对人体步态识别准确率不高且需要手动提取信号特征的问题,采用卷积神经网络(CNN)自动提取传感器信号特征,对行走、上下楼和上下坡5种步态模式进行识别。搭建惯性传感器系统,采集人体的运动信息;针对该数据特点设计了一个4层的CNN模型用于自动提取信号特征和动作分类;利用检测的数据验证了所提方法的可行性,与传统的"人工特征+支持向量机(SVM)"的识别方法进行对比试验。实验结果表明:所提出的识别方法可以准确地识别运动步态,平均识别率达到91.5%,识别效果优于传统方案。