风速风向的测量是气象监测的重要组成部分，与人们的日常生活息息相关。随着社会的发展，对风速风向测量有了更高的要求。近年来，微机电系统（MEMS）技术迅速发展，出现了一批突破性的MEMS传感器。基于MEMS技术的热式风速风向传感器以小型化、低维护成本、高性能的优点，成为下一代风速风向传感器的研究前沿，具有良好的应用前景与研究价值。但在实际应用中，MEMS热式风速风向传感器输出特性并不理想。过往研究对于传感器的封装不对称特性通常缺乏理论分析，无法构建系统级模型进行仿真与设计；对于噪声的来源和特征缺乏分析与总结，没有针对性的设计滤波算法。因此，探究影响输出特性的内在原因并提出相应的改进方法很有必要。本论文在实验室前期研制的 MEMS 热式风速风向传感器的基础上，从封装不对称和噪声特性两方面深入研究了传感器的输出特性，并提出了相应的优化方案。本文的主要研究内容和创新点包括：
　　(1) 由于传感器反复加热可能导致材料物性改变，本论文对传感器进行了老化试验。试验前后芯片元件电学参数变化小于 1%，连续测量输出稳定，排除了传感器长时间工作带来的老化影响，使传感器进入稳定工作区间。
　　(2) 建立了MEMS热式风速风向传感器封装不对称模型，定性的描述了二维封装不对称偏差对于传感器输出性能的影响，为传感器系统级设计与仿真提供了基础。与过往研究使用的一维传感器模型相比，本模型不仅考虑了传感器表面的二维温度分布，同时加入了不对称封装的影响，对输出特性刻画更加准确。并在此基础上，利用热损失方法有效降低了传感器受封装不对称效应的影响。实验结果表明，在风速为 8.0 m/s 时，热温差模式下风速测量的相对误差为±15%，而热损失模式下相对误差降低至±5%。
　　(3) 分析了MEMS热式风速风向传感器电路噪声和本征噪声的来源，并分别从硬件和软件上优化传感器输出性能。在硬件上，针对电路噪声设计了低噪声电路，使得低频噪声降低了26%，高频噪声降低了89.5%。在软件上，针对本征噪声设计相应的卡尔曼滤波算法。实验结果表明，在风速为8.0 m/s时，与加权滑动均值滤波相比，噪声峰峰值由 19.7 mV 下降到 9.7mV，降低了 50.8%；响应时间由 5.76 s 下降到 2.56 s，缩短了55.6%。风速测量最大绝对误差从±0.34 m/s下降到±0.25 m/s，下降了27%，最大相对误差由2.7%下降到1.42%。