在光纤捷联惯导系统中,光纤惯性测量单元(IMU)的测量误差是影响惯性导航系统精度的重要因素。建立IMU误差模型,利用误差补偿算法求取误差参数,在导航解算中加以补偿,可以有效提高系统的导航精度。本文在研究光纤陀螺国军标测试方法的基础上,总结了光纤陀螺主要性能指标的分类、意义及测试方法,并对实际光纤陀螺组件进行了较全面的性能测试,为研究光纤IMU误差标定技术与光纤陀螺温度补偿技术提供理论依据和实测数据。本文针对常规位置标定算法可扩展性差,无法充分利用冗余标定数据的问题,提出了多位置融合算法(MPFA);针对常规速率标定算法不能辨识陀螺零偏,并且光纤陀螺(FOG)输出又受温度影响的问题,提出了自适应递推最小二乘算法(ARLS)。同时,将以上标定算法与计算机软件开发技术相结合,利用VC开发了一套光纤捷联惯导系统标定测试软件。为了减小温度漂移对光纤陀螺输出的影响、提高其精度,本文以光纤陀螺静态温度实验为基础,深入研究了光纤陀螺温度补偿技术。一方面,研究了基于多项式的温度补偿技术,建立了光纤陀螺温度漂移的多项式模型;另一方面,在对传统BP神经网络改进的基础上,利用改进算法对FOG温度漂移进行辨识。通过大量温度实验对上述两种温度补偿方法的有效性进行验证。最后,本文通过实际光纤捷联惯导系统的静态和转动实验,进一步证明了本文提出的光纤IMU误差标定技术与光纤陀螺温度补偿技术能有效提高导航精度,具有重要的工程意义和实用价值。