小波多尺度分析在重力仪数据处理中的应用研究

为了有效地消除重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，得到更高精度的重力异常测量值，在分析小波多尺度分析原理的基础上，首次将其应用到重力仪数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波进行了对比分析，以实际数据与处理后数据偏差平方和的平均数作为衡量两种数据处理方法性能的指标。理论分析和仿真实验表明：小波多尺度分析和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上抑制重力异常畸变对重力仪测量数据的影响，但小波多尺度分析的性能优于自适应卡尔曼滤波。     

面向载体自转的无陀螺捷联惯导系统

鉴于大多数无陀螺捷联惯导系统忽略载体质心位置和加速度计组件中心位置之间的距离，从理论上推导出了面向载体自转的无陀螺捷联惯导系统的基本方程，分析了载体自转对无陀螺捷联惯导系统性能的影响，为无陀螺捷联惯导系统进一步提高导航精度奠定基础。     

H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响，得到更高精度的重力异常测量值，根据随机过程理论，分析了重力异常状态方程，并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析，将其应用到消除重力异常畸变系统中。为了避免滤波发散，自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage—Husa算法。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性，并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响，但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波。     

一种新型的单陀螺多加速度计捷联惯导系统

在无陀螺捷联方案的基础上，提出了单陀螺多加速度计的捷联方案。中详细推导了角速度和加速度的解算方法，并以智能炮弹为背景，进行了仿真，得到了误差曲线，并指出了应注意的问题。