对棱镜分光式单目立体视觉系统进行了深度方程的推导，修正了棱镜位姿偏移引入的成像误差，分析了位姿引起的成像视场变化。该系统由一个相机与两个具有相同参数的双棱镜组成，相机单次拍摄可获取两幅具有视差的子图像，这可视为两个具有一定夹角的虚拟相机同时成像。采用虚拟点模型与光线追踪法推导深度方程，建立视差与深度方程参数之间的关系，进一步研究了系统中物距与夹角对图像深度信息与视差的影响。棱镜组的人为放置，不可避免地引入位姿误差，进而影响每个成像通道中的成像视场。基于棱镜的旋转与偏移，建立了修正的虚拟点模型，并深入研究了棱镜组位姿对系统成像与视场产生的影响；最后通过实验验证了理论与推导的有效性与准确性。

误差配准问题是雷达组网中首先要解决的问题,以此来精确估计和消除系统误差。扩维滤波能够对系统误差进行实时估计,但计算量随维度增加而增大；双阶卡尔曼滤波能够大大减少计算量,但易出现计算误差发散。在研究ASEKF与TSEKF算法的基础上,将数值稳定性高的平方根滤波与TSEKF算法相结合,并引入序贯思想,提出一种基于SSR-TSEKF的误差配准算法。仿真结果表明,新算法在降低计算量的基础上,有效提高了滤波稳定性。

应力抛光技术通过在镜面上施加预定载荷, 将包括自由曲面在内的非球面转化为球面进行加工, 对加工镜面的形变进行精准检测是实现高精度应力抛光的关键。利用立体相位测量偏折术对预应力薄镜进行镜面面形和形变检测, 获得被测镜表面的连续相位分布, 结合表面法线唯一性与梯度分布积分, 最终得到被测镜的高度分布和面形。模拟了系统误差成分, 同时采用旋转平均法对系统误差进行标定去除, 保证和提高了测量精度。对一块口径 320 mm, 球面半径 5200 mm的预应力薄镜面形和变形量进行测量, 静态测量结果与三坐标机测量结果对比, 动态应变测量结果与有限元仿真结果对比, 分别一致吻合, 表明本文方法具备微米级的测量精度, 相比于干涉仪和三坐标机更适用于大面形变化的预应力薄镜检测。

针对频域内分析惯导误差比较繁琐的问题,在时域内结合惯导误差微分方程及误差协方差黎卡提方程,分析了双轴旋转调制对惯性测量组件系统性误差及随机性误差的调制机理。结合激光陀螺双轴旋转调制惯导的特点,采用仿真实验和实际实验相结合的方法对相关分析进行了验证。实验导航误差结果表明双轴旋转调制能够调制系统性误差的影响,但不能调制随机性误差的影响,该结论有助于指导高精度长航时惯导设计时惯性器件的选择。

针对精细导星仪(Fine Guidance Sensor, FGS)姿态测量精度受星点提取系统误差影响的问题, 提出了一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)拟合法的高精度星点定位系统误差补偿方法。为了解决拟合样本少、输入特征差别大等问题, 采用对输入范围不敏感、易于训练的决策树作为基模型, 并根据当前模型拟合残差梯度, 结合集成学习中的提升方法生成新的基模型得到系统误差与探测器填充率、采样窗口尺寸、星斑束腰半径以及星点质心坐标计算值之间的函数关系, 以此函数关系为基础对星点质心坐标估计值进行系统误差校正。实验结果表明: 与支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)相比, 基于GBDT的高精度星点定位算法的误差减小了60.6%, 经该算法补偿后的质心误差为0.014 5 pixel, 相比于质心法误差减小了61.5%。

由于受到化学检测手段限制，无法获取光谱图像中的农产品品质在各像素位置处的参考值，因此无法直接验证基于光谱图像得到的农产品品质空间预测结果。为探索基于光谱图像的农产品空间品质检测规律，本文采用计算机生成已知空间品质样本，并分别以固定曝光和变曝光方式采集不同灰度等级标准板的光谱图像。定量分析采集系统误差，借助样本区域光谱与区域指标之间的全波段偏最小二乘(ALL-PLS)和遗传特征波长偏最小二乘(GA-PLS)预测函数，研究出区域指标预测准确时样本空间品质指标的预测精度规律，建立光谱成像空间预测准确度模型。实验结果表明：变曝光方式下的数据采集可以提高光谱图像信噪比，在波段两侧极限处尤为明显；应用区域品质数据预测空间品质分布，空间预测误差主要受光谱图像采集噪声影响:即使区域预测准确，空间预测可能已完全失真。通过衡量数据采集系统误差，可以间接评价农产品品质空间预测的准确度。只有在数据采集系统误差在允许范围内时，光谱成像技术才可准确预测农产品品质的空间分布。

简述了空间激光通信中精跟踪系统的组成和控制结构，分析了捕获、跟踪、瞄准系统精跟踪探测器使用质心算法进行信标光斑定位时的误差来源，对精跟踪探测器信标光斑定位过程进行傅里叶频域分析.推导得到消除质心算法系统误差的理论方案，即信标光波长和精跟踪系统的F数乘积需大于精跟踪探测器的像元尺寸.分析了精跟踪系统实现过程中关键参数的选取过程，结合精跟踪系统的系统参数耦合关系，为了不损失精跟踪视场，在精跟踪探测器镜头前添加孔径光阑进行精跟踪系统优化，以消除精跟踪探测器光斑定位时的系统误差.理论计算和实验证明：当孔径光阑的直径小于9.32 mm时，精跟踪系统的相对孔径小于0.045，精跟踪误差仅为0.03 pixel，相比优化前的精跟踪系统，跟踪精度提高了1.9倍.

即使机载激光雷达经过良好的检校, 激光雷达数据仍可能呈现残余系统误差, 从而导致测区各个航带存在变形。先基于面特征计算安置角, 为消除残余系统误差的航带平差提供初始点云; 再基于迭代最近点法(ICP)的航带平差法, 以连接点三维坐标相等为条件, 对扫描角度误差进行非线性变形改正。结果表明, 该方法能保证高空飞行数据的绝对精度, 点云精度可满足要求。

针对当前影像几何定位时变系统误差难以补偿的问题, 提出一种基于傅里叶级数模型的时变系统误差地面补偿方法, 并采用几何定标场的数字正射影像图/数字高程模型数据进行精度验证。分析了2014年12月发射的遥感二十六号卫星的数据, 结果表明, 设计的时变系统误差地面补偿模型可以有效提高影像在无控点条件下的几何定位精度, 且补偿后的影像几何定位精度可以提高约40%。