冲击波会影响操作人员的身体健康且造成武器周边设备的损坏,其参数的获取在火炮等武器定型测试中十分重要。作为瞬态信号的一种,冲击波信号传播速度快、范围广且信号幅值动态范围宽,对测试系统的动态性能要求非常高。然而,作为测试系统核心部件,传感器动态特性不足使得测试环节不可避免地引入误差。为减小传感器测试误差,本文依靠群智能算法,采用不依赖传感器系统传递模型而直接求取补偿系统传递函数的方法构建传感器动态补偿系统,即引入果蝇优化算法(FOA)并对算法进行改进,再与传感器动态补偿技术相结合进行研究。针对原果蝇算法气味判断值不能为负数的问题,采用果蝇个体空间信息直接生成候选解,使得改进后算法(DFOA)的搜索解空间可以包含负定义域。并引入动态调节搜索步长策略,加强算法寻优性能。采用5个具有典型性的高维复杂函数对粒子群算法、果蝇优化算法和改进后的果蝇算法进行寻优能力的测试。测试结果对比表明,DFOA算法的搜索精度及搜索效率优于原果蝇算法和粒子群算法,且运用范围得以扩展,证明对果蝇算法的改进有效。将改进后的果蝇优化算法运用于压阻式压力传感器的动态补偿研究中。首先通过获取待补偿压力传感器的激波管校准数据,结合DFOA算法寻优获取针对该传感器的最佳动态补偿系统。该动态补偿系统将传感器响应信号超调量由130%下降到3%,上升时间提高到11.5μs。最后将构建好的动态补偿系统运用于火炮膛口冲击波信号测试中,实验结果表明其能够将原始冲击波信号从高谐振数据中恢复出来,获取所需的冲击波参数,证明基于DFOA算法的动态补偿系统能有效提高传感器的动态性能和测试精度。