在水下航行器研制过程中，为了监测水下航行器的水下运动状态，了解其水下工作性能及存在的问题，以便于不断改进和优化设计方案，同时结合具体的工程项目，本文中开发了一套集测量、记录和控制功能于一体的水下航行器内测系统，并对其相关理论和数据处理方法进行了研究。最后通过实验对内测系统和数据处理方法进行了验证。主要的研究内容如下。 针对具体的工程项目要求，进行了内测系统方案设计，硬件平台的搭建，系统的工作原理，系统各通讯接口的设计等。 为消除测试数据中的异常值，研究了3δ准则等3种异常值处理方法；研究使用插值、拟合等方法解决了多个传感器采集数据时间不同步的问题。 采用速度／姿态角组合匹配传递初始对准模型的误差方程和IMU的安装误差方程相结合的方法组成新的滤波器模型，并引入BP神经网络算法，实现了IMU安装误差及陀螺漂移的快速有效估计，减小了IMU安装误差及陀螺漂移对惯性系统测试精度的影响。 基于四元数法和当前国内外提出的旋转矢量算法，运用卡尔曼滤波实现了实验数据最优估计，提出了一种基于卡尔曼滤波的捷联姿态算法。 最后，通过多次系统实验以及数据处理，得到了水下航行器的姿态、运动轨迹等的变化曲线，将曲线与实际实验情况进行对比分析，不仅充分说明了内测系统具有非常良好的性能，可以达到预期目标。同时也验证了本文研究的姿态算法等数据处理方法能够很好的运用于工程实践中，