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当前，水下载运工具已广泛应用于海洋资源勘探与开发领域，而载运工具长时间水下作业时的精确导航通常利用重力辅助惯性导航系统实现。加速度计是重力辅助惯性导航系统的核心元件之一，其输出精度直接决定着导航系统的性能。 为了有效消除石英挠性加速度计的测量误差，基于其采样信号，本文研究了AR模型的不同参数估计方法的拟合效果和不同多小波的去噪效果。首先，分析了时序建模理论中的Box-Jenkins法，并对比研究了最小二乘法、解Yule-Walker方程法、Ulrych-Clayton法、LUD法、BSMF法、Levinson法和Burg法等七种参数估计法，将这七种参数估计法应用于石英挠性加速度计采样信号的时序建模中，以模型残差的平方和作为评价七种参数估计方法性能的指标，实验结果表明基于最小二乘法的模型残差的平方和最小，因此，基于最小二乘法的时序模型能够更准确地揭示采样信号的变化规律；其次，基于最小二乘法的模型残差，研究了多小波去噪方法，利用广义交叉验证准则作为评价不同多小波去噪性能的指标，基于软阈值函数和统一阈值，将GHM正交多小波、SA4正交多小波、CL正交多小波、Cardbal2平衡多小波和BIGHM双正交多小波应用于模型残差的去噪中，实验结果表明BIGHM双正交多小波的广义交叉验证值远小于其它四种多小波，因此，对基于最小二乘法的模型残差，BIGHM双正交多小波可更好地消除残差中的随机噪声。