微机电系统（Micro Electro Mechanical System,MEMS）具有成本低、体积小、低功耗和较高适用性等优点,在航空航天、移动通信、国防科技等诸多领域得到了广泛应用。在传统三轴正交捷联惯导中,当其中任意加速度计或陀螺仪出现故障时,由于系统不具备故障检测能力,系统会继续输出存在误差的导航信息,引起难以预知的后果。在综合考虑成本和体积等因素下,通常采用器件级冗余技术,对其进行改进。冗余式MEMS惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）由于配置结构多样,导致误差模型通用性较差,并且MEMS器件中存在易受环境干扰的随机误差和确定性误差。因此,进行冗余式MEMS-IMU误差分析及标定研究对提升导航精度具有重要意义。本文以惯性导航为背景,以提高冗余式MEMS-IMU的输出精度为目标,对冗余式MEMS-IMU的误差补偿与噪声抑制等关键技术展开研究,研究内容包含如下几个方面:（1）针对MEMS惯性器件在信号采集过程中存在噪声干扰的问题,展开基于改进小波阈值的降噪方法研究。首先,采用Allan方差法对MEMS惯性器件的随机误差特征进行分析;其次,为解决传统小波阈值去噪算法中硬阈值函数存在的震荡现象,同时避免软阈值函数的重构误差问题,提出改进阈值函数,通过引入可变参数,对阈值函数进行调节,使其能够兼顾软硬阈值函数的优点,在保障信号去除噪声的同时可有效避免传统阈值函数引起的信号漂移;最后,设计MEMS-IMU试验验证算法有效性。（2）针对冗余式MEMS陀螺仪确定误差补偿问题,展开基于转台的冗余式MEMS实验室标定方案研究。首先,采用小角度旋转矢量法建立冗余式MEMS陀螺仪的通用误差模型;其次,针对滤波结果中存在非线性误差问题,在传统Kalman滤波标定方法基础上,采用适用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）提升标定精度;最后,针对滤波过程中收敛速度慢的问题,提出基于序贯滤波理论的量测变序改进算法,通过改变滤波过程中量测信息次序,使有效信息更早的进入滤波。从非线性滤波和量测信息两方面分别提升了标定精度和算法收敛速度。（3）针对中低精度MEMS-IMU在外场测试时,没有转台提供速率基准的问题,提出不依靠外界设备辅助的MEMS-IMU自标定方案。开展加速度计在9位置重力矢量下标定算法的探索性研究,提出了基于零偏误差偏差的快速迭代算法,可在2到3次迭代后实现待标定参数的快速精准求解,且算法不依赖初始参数设定。