精确作战作为现代战争的内在要求,将姿态传感器与传统压制性武器结合来提高武器精确作战能力已成为当今武器系统的重要发展方向之一。在此背景下,如何提高姿态传感器测量精度和可信度已成为各国的研究热点和关键点。为减小我国器件制造的压力,提高传感器测量精度,文中以自研的XGZT-III型高精度姿态传感器为研究对象,根据其构成及工作原理,对高精度姿态传感器补偿技术展开研究。1)为了对姿态传感器系统误差进行补偿,采用了一种二十四位置标定法和正反旋转标定方法。该标定方法利用空间对称位置方案,解耦了实验设备初始调平误差和随机误差对系统误差补偿精度的影响,实现了对姿态传感器系统误差的有效补偿。2)为了对姿态传感器随机误差进行补偿,首先采用Allan方差法对姿态传感器随机误差参数辨识技术展开研究。针对最小二乘法因Allan方差值的方差不齐导致的Allan方差拟合精度不足的的问题,研究了一种基于迭代重加权的最小二乘随机误差拟合法,提升了随机误差参数的拟合精度,为滤波效果的判定提供了准确依据;针对传统动态Allan方差无法同时兼顾突变跟踪能力和方差置信度的问题,研究了一种基于方差比值的自适应窗长动态Allan方差法,实现了姿态传感器随机误差动态特性的准确评估。其次,对基于时间序列模型的随机误差补偿技术进行研究,并针对姿态传感器的实际应用情况导致的其无法完全满足卡尔曼滤波噪声特性假设条件的问题,研究了一种带噪声估计的Sage-Husa自适应滤波算法。仿真结果表明,基于时间序列建模的“改进Sage-Husa滤波法”能更好地提高姿态传感器输出精度。3)针对单一器件无法保证姿态传感器长期工作时的估计精度问题,对姿态传感器中陀螺仪和加速度计融合算法进行研究。根据两传感器的高低频误差特性,采用Mahony滤波进行姿态融合解算。针对Mahony滤波在忽略陀螺仪噪声后,引起的姿态准确性不足的问题,研究了一种带噪声估计的扩展卡尔曼融合算法。仿真结果表明,所研究算法相较于Mahony滤波算法的姿态解算误差更小、可信度更高。基于上述研究,文中设计并实现了一种高精度姿态传感器精度检测系统,并利用该平台对姿态传感器的精度检测。实验结果表明,本文研究的补偿算法能够有效提升高精度MEMS姿态传感器测量精度和可信度,使姿态传感器精度满足出厂要求。