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提出了一种基于椭球定界的微机电系统（MEMS）陀螺模型辨识与误差补偿方法。首先，建立了随机漂移的自回归模型，并针对模型随时间变化的特征，引入具有递推特性的定界椭球自适应约束最小二乘法（BEACON），实现模型参数的动态辨识，提高建模精度；然后，提出一种未知但有界（UBB）噪声条件下的定界椭球自适应状态估计（BEASE）算法，用于角速率的估计；采用新的加权策略和优化准则进行量测阶段的更新，并推导了此框架下的状态可行集更新过程及其最优参数求解方法。将该方法应用于MEMS陀螺信号的处理，验证了其有效性和改进性能