惯性导航系统作为一门新兴高科技产业，在军事、工业产品、国民新兴经济领域都得到了广泛的应用。但其自主式导航的系统特性使导航过程中产生的误差不能依靠外界信息得到修正，从而降低导航系统精度。研究发现，惯性组件作为惯性导航系统的参数测量单元，其性能优劣直接制约导航系统精度，因此，在目前制造工艺水平有限的情况下，如何优化惯性组件性能，进而提高惯性系统导航精度是国内外相关领域的科研热点。本文主要研究基于系统辨识和误差估计的方法测量惯性组件的误差参数，并在导航过程中将标定的误差参数作为补偿系数以提高系统导航精度。
　　为提高惯组标定和误差补偿的工作效率，文中设计了一种新型高效率的惯组参数测试装置，以“FPGA+USB3.0+C#”搭建该装置平台，FPGA实现数据采集，USB3.0实现数据上传，C#应用程序实现数据接收、保存及处理。同步对8个惯性组件的96路脉冲信号进行采集传输，并添加校验算法保证多惯组参数测试结果的可靠性。
　　文中以设计的角增量和12位置静态翻转分立式标定方案，标定出包含惯组输出数字脉冲量与对应物理量之间的转换系数（标度因数）在内的27项系统误差参数。针对分立式标定过程和标定精度过分依赖高精度转台的局限性，重点研究以滤波算法为核心的系统级标定。调研发现目前系统级标定在建立导航系统误差模型时，将初始失准角误差近似为可以忽略的小量值，对非线性的导航误差模型作线性化处理，使得线性滤波标定的结果在大方位失准角下存在较大误差。为降低系统建模误差带来的不利影响，文中在建立导航误差模型时考虑初始失准角误差，推导并建立非线性误差模型，基于非线性SRCKF算法设计滤波器，按照设计的十位置标定编排路径在MATLAB中完成仿真验证。经与Kalman滤波设计的标定方案结果进行对比发现，在初始方位失准角不可忽略的情况下，Kalman滤波标定的部分误差参数标定精度较低，不能满足导航级INS对惯性组件的性能要求，而SRCKF滤波标定的方案可以有效解决这一问题。
　　最后，设计完成惯性组件三种标定方案下的转台实验，利用不同的标定结果对导航误差进行补偿。经误差补偿后进一步验证，基于SRCKF滤波所设计的系统级标定方法在标定精度和误差收敛速度上都更为先进，对优化惯性组件性能有较好的应用价值。同时文中将惯组标定和误差补偿算法编译为动态链接库文件，在C#中调用，实现多惯组参数测试、标定和误差补偿的自动化流程。