针对影像实时动态测量设备中相机和惯性测量单元（IMU）相对位置发生变化时，需要重新进行外参标定的问题，提出了一种Camera-IMU外参在线标定方法，能够在机械构型未知的情况下自动估计初始值和外参数。首先，使用全球卫星导航时间对齐IMU和相机的时间戳，通过奇异值分解求解旋转量的超定线性方程，改变阈值判定条件和加权方式，减少方程中的退化运动，并剔除外点，提高系统鲁棒性与外参精度，从而获得恒定的Camera-IMU旋转外参。然后基于获得的Camera-IMU旋转外参，固定滑动窗口，利用高斯牛顿法估计Camera-IMU的外参平移量。与原有在线标定方法相比，旋转外参标定方法的精度提高15%，平移外参的精度提高35%，实验结果表明所提方法是有效的。

针对无人机在复杂多障碍环境下的路径规划问题, 提出基于改进粒子群的优化算法。首先, 通过统一障碍物环境建模、优化适应度函数, 并采用混沌粒子初始化使粒子群多样化, 增强了算法的稳定性; 然后, 用自适应加速度系数替代传统粒子群算法的加速度常数, 避免陷入局部极小值, 同时提高了算法收敛到全局最优解的效率; 最后, 用无人机运动编码代替传统粒子群算法中粒子搜索轨迹的编码方式, 提高解的最优性, 搜索最优解路径。仿真结果表明: 当进行无人机路径规划时, 改进粒子群算法可以有效解决复杂的多障碍环境中传统粒子群算法的问题, 与灰狼优化算法、差分进化算法、量子粒子群算法和传统粒子群算法相比, 改进后的算法在不同场景静态环境中路径寻优精度和稳定性明显提高, 且与动态粒子群算法相比, 新算法也能更好地适应动态环境。

针对基于单目相机和惯性测量单元(IMU)组成的视觉导航系统需要精确初始化的问题, 该文提出了一种减少处理时间同时提高精度的系统初始化方法。首先, 对采集数据中的陀螺仪偏置进行单独估计并分离, 实现估计陀螺仪偏置和求解系统初始化封闭解问题的解耦; 然后, 采用基于紧耦合的线性模型求取初始化问题的封闭解; 最后, 将所提出的改进初始化方法应用于经典的VinsMono框架中。实验表明, 改进方法可有效提高视觉惯性导航系统的初始化精度和效率。

针对在单目视觉-惯性同时定位与地图构建（VI-SLAM）初始化阶段, 初始转动较小导致加速度计的零偏和重力耦合难以估计, 同时初始化过程估计的尺度、重力向量等缺少细化, 导致初始状态估计精度低的问题, 并为了保证实时性, 该文提出了一种从粗到精的单目VI-SLAM在线初始化方法。该算法利用相机和惯性测量单元（IMU）几何约束进行相机-IMU旋转外参数的标定, 同时标定出陀螺仪零偏值; 通过预积分约束对重力向量、尺度等初始状态进行粗略估计; 引入重力矢量的切线空间对重力、尺度估计值细化, 同时估计加速度计零偏和速度; 最后通过基于滑动窗口的非线性优化对已估计的外参数进一步细化。实验结果表明, 该在线初始化方法提高了估计精度和估计收敛稳定性, 标定了加速度计零偏, 提高了VI-SLAM系统的定位精度, 绝对位姿误差的均方根误差平均降低11.7%。

针对目前单目同步定位与建图(SLAM)初始化方法鲁棒性差、精度低的问题,提出了一种基于点线特征的单目SLAM初始化方法。首先,在两帧图像之间提取线特征,并进行特征匹配。然后,通过最大化投影线特征的重叠长度优化两帧图像之间的初始旋转和平移矩阵。最后,用滑动窗口增加初始化的图像帧数,利用多帧图像的信息和约束关系以及全局光束平差法优化初始地图和估计的相机关键帧位姿。在TUM和OpenLORIS数据集上的测试结果表明,相比传统初始化方法,本方法的鲁棒性更好、精度更高,能在具有挑战性的场景中快速完成高精度初始化。

针对双平行马赫-曾德尔调制器工作点漂移的问题, 提出一种适用于16进制正交幅度调制的双平行马赫-曾德尔调制器自动偏压控制算法。算法分为两个部分, 初始化部分和跟踪锁定部分。初始化部分的目的是找到一个接近偏置电压的工作点, 以减少跟踪锁定部分算法锁定工作点需要花费的时间; 跟踪锁定部分使用抖动信号检测法找到精确工作偏置点, 并且能实时地跟踪随环境变化的偏置点, 使得偏置电压在尽量长时间内处于最佳偏置点附近, 且在最佳偏置点附近游走的范围尽量小。通过实验分析了影响算法结果的因素。实测数据表明, 此算法能在较短时间内找到双平行马赫-曾德尔调制器最佳工作偏置点, 并能实时进行跟踪调整。

介绍了一种工程项目中整个网络系统的编程实现方法。采用Indy10组件实现了网络通信；使用用户消息机制完成了协议级置码、解码；使用初始化(INI)文件技术实现了网络参数配置的编辑与装载；使用内存对齐技术实现了协议的快速内存交换；开发出工程使用的统一网络配置、网络调试、网络通信与管理函数；设计了整个工程中网络模块与业务逻辑模块的通信机制与数据交换方法，制作并开发出整套工程用的监控系统。目前整套工程样机已参加了大系统联试，并通过总体单位验收。

针对电子侦察卫星如何对多目标潜在区域进行普察的任务规划问题，通过分析电子侦察卫星的应用场景、任务需求及执行约束，将待观测区域网格化、观测时间离散化以及对观测频率频段化处理，建立解决该问题的时空频三维覆盖优化模型。通过改进编码结构、初始化以及对约束处理等方法，将遗传算法用于该模型的求解。仿真实验表明，改进的算法可以适应多卫星长编码多约束优化问题求解，模型可以优化任务规划结果。

为了抑制大气湍流对大气光通信系统性能的影响，将低密度奇偶校验（LDPC）码与多输入多输出技术结合，推导了最大比合并、等增益合并和选择合并三种合并方式下单输入多输出(SIMO)系统译码初始化计算公式，并比较了系统误码性能。仿真结果表明，基于LDPC编码的大气光通信SIMO系统误码性能优于SISO系统；不同的方式下SIMO系统的误码性能不同， 信噪比一定时，最大比合并方式的系统误码率最低，等增益合并方式次之；在发射天线数一定时，随着接收天线数增加，系统误码率降低，对大气光通信的系统设计与理论研究具有一定的指导意义。

针对活动轮廓模型计算量大、演化收敛缓慢、效率低下的问题, 提出了一种新颖的活动轮廓模型.该模型采用虚拟的符号距离函数代替真实的符号距离函数, 依靠待检测目标物内外均值来驱动活动轮廓的演化, 利用虚拟距离函数的梯度形成一个窄带, 活动轮廓在窄带内做简单的加减运算演化.其演化具有计算简单、分割效率高、能自由改变拓扑、全局性的优点, 初始化曲线也无须非常接近待检测物体的边缘.符号距离函数重新初始化也只需在窄带内使用高斯函数规则化后, 对其取符号运算即可.最后给出了活动轮廓在窄带内收敛的一个简单条件, 能方便地判断待检测目标是否被检测出来.