海洋变化与异常气候状况联系紧密，随着科学技术的发展，人们已经意识到监测海洋实时变化对气候预测意义重大。其中，Argo浮标在如今的海洋环境监测体系中具有不可或缺的地位，在海洋气候预报、海洋温度诊断及海洋资源开发等方面具有重要的意义。Argo浮标的运动信息不仅是研究海洋环流流动模式的重要参数，也是保证作业有效性的重要因素。由于Argo浮标经常工作在复杂多变的海洋环境中，其水下漂流过程中的运动状态受水深、海浪、流场等因素的影响较大，因此本文旨在研制一种精度高且自适应性强的Argo浮标运动检测系统。
　　Argo浮标的运动检测重点在于姿态角测量，随着微电子机械技术的发展，MEMS惯性传感器在姿态测量中的应用越来越广泛。但是MEMS陀螺仪存在随机漂移问题，容易造成姿态累积误差，而采用加速度计虽然能修正水平方向的姿态误差，但其姿态解算精度受运动加速度的影响，利用磁力计可以修正航向角误差，但受磁干扰影响严重，都不能获得精确且稳定的测量值。
　　针对Argo浮标的工作环境及MEMS惯性测量器件存在的上述问题，课题展开了对基于MEMS陀螺仪、加速度计以及磁力计实现Argo浮标运动检测技术的研究。论文首先对浮标的运动特性进行了分析，借助三维线性势流理论，定性分析了不同深度洋流层及海况条件下，Argo浮标不同的运动状态，并选择四元数法实现姿态解算，以及对浮标的运动误差模型进行了研究。之后就单一传感器只能满足某一特定条件下姿态解算精度的局限性，基于多传感器姿态融合的思想，研究以姿态四元数及陀螺仪随机误差为状态量的卡尔曼滤波算法，并利用模糊推理系统通过对浮标运动状态的判断，实现噪声协方差矩阵R的在线调整，以提高系统的检测精度及自适应性。之后就运动检测系统设计展开讨论，确定了以STM32F303为微控制单元、MEMS传感器为核心的硬件平台，针对嵌入式平台对模糊卡尔曼算法加以简化，提高姿态融合的实时性，并设计用户界面实现浮标姿态的三维显示及人机交互。
　　最后从陀螺仪误差校正、模糊卡尔曼精确度进行了算法测试，表明基于模糊卡尔曼的运动检测算法，能很好地实现陀螺仪误差补偿及修正姿态漂移问题，并扩展了系统的自适应性。并完成了户外测试，验证了运动检测系统的可靠性。