为适应现代飞行载体机动性越来越强的要求,人们对惯性导航系统的性能提出了更高的要求。由于陀螺仪的输出漂移所带来的累积误差是实现高精度导航的最大障碍,如何在已有硬件设备的基础上提高飞行载体导航精度,使得卡尔曼滤波作为一种滤波方法,在惯性导航系统中具有重要的意义。本文的主要内容是针对MIMU中陀螺仪的随机漂移误差,误差对导航精度影响以及如何利用Kalman滤波抑制随机漂移误差进行了分析和研究。论文着重选择惯性器件的输出信号作为研究对象,首先对微型惯性测量组合系统进行了简介,阐述了系统各模块的组成以及主要传感器的选取;分析了硅微陀螺仪的误差,误差对导航精度的影响以及如何处理这些误差;基于时间序列分析理论建立了惯性器件随机漂移的时间序列模型,通过采集大量的样本数据和对大量数据的分析,确定了适应于本课题的姿态解算系统的惯性器件随机漂移数学模型,基于此数学模型,利用卡尔曼滤波算法对惯性器件随机漂移数据进行处理;在实际工程应用时,由于外界和惯性器件本身的原因,惯性器件的输出数据往往会出现野值,论文引入了野值剔除方法,推导了野值修正卡尔曼滤波算法,并对野值数据进行了实时处理。本课题先期完成了捷联式惯性导航系统工程样机的硬件制作和软件开发,将部分卡尔曼滤波算法程序写入姿态解算程序中,经理论分析和静态实验结果表明:按照论文中提出的方法将卡尔曼滤波器应用于姿态解算系统中,可以有效抑制陀螺仪随机漂移误差,使惯性导航系统性能得到提高。