舰载机飞行试验时，舰上常配备有光电经纬仪测量系统。针对光电经纬仪引导时所遇到引导信息频率低、存在干扰的问题，提出了数据预测的外推内插法和粗差剔除的三点截止法；为了平滑切换引导源，提出了渐进式跟踪算法。实际数据比对表明，上述方法有效地解决了舰载复杂环境下的数据滤波、插值和多源信息的引导问题。最后，基于舰载GPS/INS组合惯导信息，推导出动基座光电目标引导算法公式。

目标跟踪中, 目标的背景变化、形状改变、遮挡, 往往会导致跟踪失败, 而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对 Mean Shift算法进行了介绍, 接着对 Mean Shift算法进行了优化：修正 Mean Shift算法迭代权值, 修正后主要信息贡献更加突出, 次要信息受到抑制, 避免了开方的繁琐运算, 降低了运算量。提出了目标模板更新算法, 解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立 Kalman滤波器, 同时将优化 Mean Shift算法与 Kalman滤波融合, 解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明, 本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡, 目标形状改变, 目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度, 更高的实时性和鲁棒性。

飞行试验中，异常值是影响光电经纬仪激光测距精度的主要问题。能否准确地剔除异常值，成为试验结论是否正确的首要条件。通过分析无迹卡尔曼滤波UKF和交互多模型IMM的原理及数学模型，提出了可应用于光电经纬仪实时数据处理的改进算法--交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(IMM-UKF)，在此基础上给出了算法数学模型，最后通过飞行试验验证了该算法的工程实用性。试验结果表明，该算法有效去除了激光距离中的异常值，提高了估计精度及算法稳定度。