光电经纬仪测量飞行目标的姿态角是重要的测姿手段。提出了一种利用实时动态载波相位差分技术（RTK）定位的无人机对光电经纬仪的测姿精度进行检测的方法。该方法将无人机RTK天线中心点与地面基准点构成的连线作为待测姿态角的轴线，通过RTK定位值计算出轴线与基准面之间的夹角，并以此作为姿态角的标准值来检测光电经纬仪测姿精度。介绍了测姿精度检测原理，对RTK定位精度和检测精度进行了不确定度分析，探讨了在精度检测时的设备布站规则。理论分析和实验结果表明：所提方法可以用于光电经纬仪测姿精度的外场检测。

目前单兵使用筒式发射弹药大都基于前置法提高命中概率,依赖于射手对目标运动信息的估计。目标运动信息主要包括目标相对于射手横向运动的角速率和偏航角,以及目标在弹目连线方向(径向)上的速度。据此提出一种利用固定在发射筒上的MIMU实时测量目标运动信息的方案,使用卡尔曼滤波算法去除传感器数据中的噪声,使用等效旋转矢量法进行姿态解算得到姿态角。设计了试验样机,通过试验验证了方案的可行性,试验结果显示,在5°和28°发射角情况下,目标运动横向角速率最大偏差分别为0.001 5 (°)/s和0.002 5 (°)/s,从而使得射手能够精确获取目标运动信息,进而提高射击精度并减轻操作负担。

针对捷联惯性导航系统高精度快速对准的需求,在传统位置观测滤波方案的基础上,提出一种基于姿态角不变约束的捷联惯性导航系统快速初始对准方法。该方法利用静基座条件下初始体坐标系相对于体坐标系的等效旋转矢量保持不变或变化很小的特点,建立了系统状态模型和量测模型,采用闭环卡尔曼滤波完成精对准。仿真及测试结果表明,相比于传统方案,该方案能明显提升对准精度,方位对准精度提高了43%,便于工程应用,且应用效果良好。

通过建立目标光谱辐射的包络模型和目标姿态角的动态特征模型,分析了目标机动模式与姿态角变化率之间的关系。建立了红外辐射的响应信号模型,并对影响信号特征的关键因素进行了理论分析。结果表明,空间距离的指数项和高次幂项是影响红外辐射信号幅度整体变化趋势的主要因素,目标姿态角的变化率对红外辐射响应信号的局部特征影响显著,且红外辐射响应信号的时间导数与目标姿态角的变化率成正比。选取三种典型的目标机动模式进行了仿真实验,结果表明,不同机动模式下目标红外辐射响应特征信号的差异性显著,这为目标机动模式的识别提供了可行性,对空间机动目标的跟踪、机动检测和态势评估具有较大意义。

机载激光雷达(LiDAR)扫描被测地形获得激光点云, 进而重建被测地形的三维图像。机载激光雷达测量过程中, 机载平台姿态角时刻发生波动, 其对激光点云密度分布及重建三维成像精度具有显著影响。为消除姿态角波动对激光雷达测量的不利影响, 设计了一套姿态角补偿装置, 包括机械结构设计和控制系统设计; 并搭建了半物理仿真实验系统, 编制了总控制软件使各子设备之间时间同步控制及数据采集, 实现了对机载激光雷达工作原理及姿态角补偿原理的实验仿真和补偿效果验证, 补偿后DSM高程精度的RMSE误差由3.50 mm以上减小到3.28 mm。实验结果表明, 搭建的半物理仿真实验系统可正确模拟机载激光雷达的工作过程, 设计的姿态角补偿样机对机载激光雷达点云产品质量有显著的补偿效果。

为了满足车载光电侦察系统在野外环境下能够实时快速将目标信息分享给相关辅助**系统，提出了一种不同光电平台共享目标信息的方法，并给出了该方法的误差分析。该方法通过引入光电侦察系统的平台姿态角、辅助**系统的平台姿态角等信息，确保光电侦察系统侦察到的目标信息能够实时、准确地传递给辅助**系统。为了验证该方法的准确性，通过建模分析，得出该方法能够实现目标信息的共享；通过仿真试验对该方法的误差进行分析，得出该方法转化后的目标信息比直接使用采集到的目标信息在精度方面提高了大约3.5 m。

针对目标跟踪处理系统中的视线角速率提取问题, 提出一种利用单成像探测器所得序列图像求导视线角速率的方法。利用序列图像中的运动目标图像坐标解算得到体视线角, 通过图像匹配得到弹体姿态角, 进而求解得到视线角速率。实验结果表明: 结合图像跟踪算法可实时得到体视线角, 使用图像匹配可以较好地解算得到弹体姿态角, 解算结果误差小于±5%; 在体视线角和弹体姿态角均包含噪声的前提下, 使用卡尔曼滤波可以较好地还原视线角速率。该方法适用于微小型飞行器制导探测, 可以省去陀螺仪等惯性元件, 实现探测装置的轻量化、小型化, 具有实际的应用价值。

靶场现有落点坐标测试设备大多数基于地面观测平台，存在通视要求的局限性，无法及时预测落点概略坐标，且对于连发密集型射击试验无法区分弹序。针对该问题，根据物点与像点的几何位置关系，提出了3种将观测平台设置为空中的无人机弹丸落点测量方法: 内差法、距离比例法以及求解姿态角法。介绍了3种算法的基本原理和数学模型，然后结合模拟试验现场的测试数据对3种方法进行了验证，最后计算出满足要求所需要的相机最低技术指标。实验结果表明: 内差法和比例法测量精度低于3 m，求解姿态角法的精度小于0.3 m。

基于固定多传感器误差估计EX方法，针对机载平台存在姿态角系统误差的问题，采用拓展卡尔曼滤波对非线性量测方程线性化近似，利用相同的随机点目标，在对目标的状态估计和误差估计之间的协方差不做近似的情况下实现它们的解耦合，提出了一种改进的多机载传感器系统误差精确估计（EEX）方法。仿真结果表明, 相对于MLRM方法，EEX方法估计精度提升了近30%。通过目标状态估计得到的传感器误差伪测量的加性噪声都是零均值和方差已知的高斯白噪声，使得估计结果非常接近Cramer-Rao下界（CRLB），说明此估计方法是一个充分估计。

为了提高跟瞄转台出射激光的指向精度, 研究了快速反射镜(FSM)姿态角与转台跟踪误差间的关系, 提出了FSM姿态角的高精度解算方法。介绍了跟瞄转台出射激光的光路特点和FSM的工作原理; 确定了坐标系中入射光与出射光的方向, 依据坐标变换理论和光的反射定律, 建立了FSM反射镜姿态角与转台跟踪误差间的函数关系。然后, 推导出姿态角的解析表达式, 描述了姿态角的空间分布规律, 并从解析表达式中推出了近似表达式, 确定了近似表达式引入的指向误差。最后, 通过指向精度实验验证了姿态角解算方法的正确性。实验结果表明: 在跟踪误差不超过(A 12.9′, E 13.5′)时, 应用姿态角解析表达式和近似表达式均能取得优于2.5″的指向精度; 跟踪误差增大为(A 38.6′, E 37.8′)时, 解析表达式对应的指向误差仍低于2.5″, 而近似表达式对应的指向误差迅速增大为13.2″。得到的结果显示: FSM姿态角的解析表达式不存在原理误差, 在任意跟踪误差下均能使出射激光具有高精度指向能力, 且其形式简洁, 满足伺服控制器快速运算的要求。