为了提高经纬仪的测量和跟踪精度，采用了一种CCD激光自准直系统对光电经纬仪车载平台变形进行实时测量；对测量系统的精度进行了分析，其精度很大程度上取决于CCD图像传感器输出信号的精度；研究了影响CCD精度的各种因素，并对CCD图像进行消噪处理，结果表明CCD图像的质量明显提高，从而提高了CCD激光自准直系统的测量精度。

传统光电经纬仪是通过高速同步摄影机拍摄胶片来获取实时测量信息，测量的数据处理通常只能依靠胶片的事后判读，存在着操作复杂、人工判读误差大，无法实现实时数据处理等诸多不利因素。通过对数字CCD相机应用的研究，设计了以PanteraTF1M60相机为数据录取器件，工控机为数据存储处理平台的数字化数据采集记录系统，实现了光电经纬仪数据、图像的数字化存储和处理。结果表明系统的软硬件设计满足光电经纬仪性能要求。

为了获得高清晰的地面目标图像，航空摄影机需要自动控制曝光。提出了一种光圈和快门曝光时间都可以变化的宽范围自动曝光控制原理，给出了宽范围自动曝光控制系统的硬件原理电路和软件设计，经测试和使用证明，此系统适应曝光范围大，控制精度高，工作稳定可靠。

描述了控制对象的两种等效数学模型，以第二种数学模型作为被控对象。引入了电流校正环节，建立了基于电流闭环的速度开环传递函数，推导了关于该速度开环传递函数的数学不等式，再将实际测得的幅频特性代入此不等式中，得到了关于转动惯量和机械时间常数的数学表达式。最后，以某光电测量设备的垂直轴作为控制对象进行了实验，用动态信号分析仪SR785测得实际系统的幅频特性，将该特性曲线上的某频率点代入到所建立的速度开环传递函数不等式中，得到转动惯量大于116．5590、小于116．6097；机械时间常数大于0．561587、小于0．561638。由此可见，这种基于速度开环频域特性估算系统转动惯量和机械时间常数的方法是相当准确的。

论述了衍射光学元件的消热差和消色差的温度特性及设计方法，根据折射和衍射光学元件固有特性，设计采用320×256凝视焦平面阵列探测器，工作在中波3—5μm，视场范围为8°×6°的红外系统，该系统使用硅和锗两种红外光学材料。实现了在-40-60℃温度范围内消热差和消色差，像质优良。此系统具有成像质量高、体积小、重量轻、工作温度范围宽的特点，使得折／衍混合光学元件在机载红外成像系统中得到成功应用。

研究了线性神经网络在加速度计静态误差模型参数标定中的应用。根据加速度计静态数学模型的特点，选用网络结构简单、收敛速度快而不存在局部极小值问题的线性神经网络对加速度计静态模型进行辨识。同时考虑了加速度计安装到分度头上标定时，加速度计的安装误差角和分度头的转动精度对标定精度影响，并给出了相应的误差角计算和补偿方法，有效地提高了加速度计静态误差模型的标定精度。试验表明线性神经网络是一种有效的加速度计静态模型的标定方法而且具有较高的精度。

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销。为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测。实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析。实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值。

针对一种微小型制导弹药结合气动计算和基于加速度计的弹体攻角估算方法,进行了攻角辨识研究。建立了气动模型,计算得到制导弹药典型飞行条件下的气动与平衡攻角数据。利用气动力特征建立了一种攻角辨识模型,提出一种弹上惯性测量单元(IMU)硬件布局方案。结合试验数据,给出了制导弹药的攻角辨识结果。与仿真结果的对比分析表明,基于飞行试验数据的攻角辨识结果与气动仿真结果较为一致,证明所提出的攻角辨识方法合理可行。

分析了轴向柱塞比例变量泵死区的主要形成原因及对控制性能的影响。利用RBF神经网络辨识变量泵的死区和系统参数,建立了死区的逆模型。根据辨识出的系统参数构造被控对象的参考模型,并设计自适应PID控制器。仿真结果表明逆模型抵消了泵的死区,改善了系统的静态性能,自适应PID控制器取得了良好的控制效果。

针对奇异值分解降噪过程中采用一般方法构造重构矩阵信号完整度不高的问题,提出一种基于循环矩阵方法来构造重构矩阵的新方法。该方法利用循环矩阵在构造重构矩阵时能够较好地保留原始信号信息的特性,对循环矩阵奇异值分解,进而有效确定矩阵的有效重构阶次,达到降噪目的。仿真结果表明,该方法相比于其他方法具有较高的降噪精度和抗噪声能力,提高了算法的实用性。