光纤陀螺是一种新型的全固态惯性仪表,以其独特的优点在越来越多的场合应用。但是光纤陀螺的测量误差一直是影响光纤陀螺和捷联惯导系统精度的主要因素。因此建立光纤陀螺的精确误差模型,利用误差补偿算法对陀螺输出信号进行处理,成为提高光纤陀螺测量精度和光纤捷联惯导系统精度的重要手段。论文在对光纤陀螺的工作原理、误差表征分析的基础上,总结了光纤陀螺关键性能指标及测试方法,并对实际光纤陀螺进行了较全面的性能测试,通过Allan方差分析法有效地确定光纤陀螺的主要随机噪声源及噪声系数,为后续研究提供理论依据和分析方法。随后论文研究了估计光纤陀螺随机误差参数的方法,分析了光纤陀螺随机误差的相关性,利用相关分析与ARMA模型,提出了一种可以准确估计高斯白噪声和一阶马尔可夫噪声参数的有效方法。该方法不需要白噪声的先验知识,适用于噪声混合的情况。该方法可为光纤陀螺在惯性导航中的应用提供较为精确的随机误差模型参数,具有重要的工程应用价值。同时,论文研究了光纤陀螺随机误差的补偿方法。针对ARMA模型的建模特点和约束条件,论文建立了一种适用于光纤陀螺的非零均值信号的ARIMA模型,并利用卡尔曼滤波器实时抑制光纤陀螺的随机误差。通过对有角速率输入下的光纤陀螺输出数据进行实时处理和验证,结果表明该算法具有较好的去噪效果,从而扩展了ARIMA滤波算法的应用范围。在此基础上,论文进一步提出了基于高斯粒子滤波的ARIMA模型改进滤波算法,将光纤陀螺ARIMA模型辨识与状态估计同时进行,根据最新的观测数据对ARIMA模型参数进行修正,从而对光纤陀螺状态估计值进行修正。通过实测的光纤陀螺数据进行验证,结果表明基于高斯粒子滤波的ARIMA模型改进滤波算法精度优于ARIMA模型卡尔曼滤波滤波方法。为了减小环境温度对光纤陀螺输出的影响,论文以光纤陀螺静态温度实验为基础,对光纤陀螺受温度影响而引起的噪声和漂移分别进行补偿,提出二次补偿方法。一方面,应用回归分析法对光纤陀螺由温度引起的漂移进行一次补偿;另一方面,应用基于ARMA模型的卡尔曼滤波方法对残余的温度噪声进行二次补偿。通过温度漂移和噪声两方面的补偿,提高光纤陀螺在温度变化情况下输出信号的测量精度。最后,论文提出了FIMU组合导航系统的应用改进方案,将所研究的算法嵌入到FIMU组合导航系统中,并基于微型导航计算机构建了FIMU组合导航半物理多机仿真联调系统。通过将论文的研究成果在FIMU组合导航系统半物理联调平台上的验证,结果表明论文提出的光纤陀螺随机误差的处理算法能有效提高光纤陀螺测量精度和系统的导航精度,具有较重要的工程意义和实用价值。