捷联惯性导航系统是近年来惯性技术的一个发展方向,随着MEMS技术的发展,MIMU逐渐成为捷联惯性导航领域的研究热点。本文针对MIMU中陀螺仪和加速度计的数据采集与处理技术进行了研究,提出了一种新的方法,解决现有MIMU系统中存在的一些问题。主要工作如下:系统地学习了捷联惯导系统的基本原理,对比分析了欧拉角法、方向余弦法和四元数法三种捷联姿态算法的优缺点,重点介绍了四元数法在捷联姿态矩阵计算中的应用。设计了MIMU系统的组成方案和数据采集方案。首先,介绍了MIMU系统的结构组成和工作原理。其次,针对MIMU数据采集动态范围宽和精度高的要求,提出了自动增益控制A/D转换的数据采集方法,给出了这种方法的电路设计。然后,通过分析计算和仿真实验说明自动增益控制A/D转换的数据采集方法能够提高MIMU数据采集的动态范围。分析了影响MIMU系统精度的各种误差源,通过推导建立了微惯性器件误差模型、姿态误差模型、位置和速度误差模型。分析了Kalman滤波的基本原理及应用要求,在MIMU系统中设计和实现了Klaman滤波器,对MIMU系统的状态量和观测量建模以后,进行了Kalman滤波仿真实验。讨论了常规Kalman滤波器发散现象出现的原因,提出了抑止发散的数据处理方法,即自适应Kalman滤波。然后进行了自适应Kalman滤波仿真实验,结果表明该方法能有效提高MIMU系统的精度。