陀螺仪是惯性制导系统中不可缺少的测量元件，其精度及稳定性直接影响着导航系统的性能。而陀螺漂移是影响陀螺精度的主要因素，因此对陀螺漂移数据进行分析、建模以及滤波的研究显得更加重要。本文分析了三浮陀螺仪的漂移信号，完成了基于时间序列的陀螺随机漂移信号建模；并设计滤波器对陀螺漂移信号进行滤波，有效地提高了陀螺的精度。　　 时间序列分析法建立陀螺随机漂移数据模型的内容包括数据的采集、数据的检验与预处理、模型形式的选择、模型参数的估计、模型适用性的检验及模型的预测等问题。首先，本文对三浮陀螺的漂移数据进行预处理后，得到平稳的时间序列；其次对陀螺随机漂移建立了ARMA模型，并确定了其适用模型；最后，将灰色理论应用到陀螺漂移测试数据的预测中，且提高了预测的精度。由于传统的预处理方法过程复杂、计算量大，为了简化这个过程，将小波提取信号趋势项的算法应用到陀螺随机漂移信号的建模中，并建立了时间序列模型。这种方法不但简单实用，而且建模的精度较高。　　 本文通过小波滤波、卡尔曼滤波、IIR数字滤波器滤波三种方法对陀螺漂移信号进行滤波处理，并对这三种方法的滤波性能进行了比较分析。结果表明，三种方法都能有效抑制陀螺随机漂移。其中小波滤波能够更加有效地滤除高频噪声，但是由于它只能作为一种事后滤波，无法满足实际中对实时性的要求；卡尔曼滤波和IIR数字滤波器都可以做到实时滤波，卡尔曼滤波后的信号波动性明显减小，滤波性能较好。　　 为了将理论研究更好的应用到实际中，采用Visual C++6.0开发环境设计并实现了陀螺漂移信号处理的可视化软件。该系统包括陀螺漂移信号的统计特性分析，陀螺随机漂移信号的时间序列建模，以及卡尔曼滤波器和数字滤波器设计。系统中的用户界面以及可视化滤波结果显示使操作过程方便、快捷，为今后的工作提供了软件平台。