随着卫星互联网的快速发展,卫星的小型化逐渐成为一种发展趋势,微小卫星的应用前景越来越广阔,已经成为当前卫星技术的研究热点,对于微小卫星的实际组网应用,由于卫星数量较多,如何降低卫星的成本,以及如何提高卫星的集成度,都是关键性的问题。在卫星的惯性导航系统中,通常使用陀螺仪、加速度计、磁力计三种传感器融合互补的方法计算获取卫星的最优姿态估计,而其中陀螺仪是测量卫星角速率的关键传感器,目前光纤陀螺被广泛使用在卫星系统中,光纤陀螺价格较高,寻找低成本化的传感器解决方案的需求越来越大。由于MEMS技术的快速发展,给微小卫星的技术升级提供了更多可能性。MEMS器件具备很多优点,比如体积小、功耗低、成本低,更适合微小卫星集成化、模块化、研制周期短的设计要求。但是MEMS陀螺仪与光纤陀螺相比,噪声大,精度低,无法满足特定条件下的精度需求。本文设计了一套多MEMS陀螺仪的组合系统,用以提高MEMS陀螺仪的精度,系统的主控制器使用STM32,MEMS陀螺仪使用六个相同的MPU6050,设计稳压电路等功能电路,并制作PCB板进行测试,STM32主控制器使用SPI串口通信,实时高速接收六个MEMS陀螺仪的采集数据,使用C语言编写算法进行在线实时滤波计算,并把得到的最优估计的姿态数据通过CAN总线传输到卫星的计算机系统中,通过多陀螺仪的数据融合实现了虚拟陀螺的功能。系统的滤波算法上,为了提高虚拟陀螺仪的性能指标,选取单个陀螺仪的输出进行噪声分析,基于Allan方差分析和经典信号分析方法,并假设陀螺仪信号的噪声过程之间存在良好的相关性,建立了陀螺仪输出信号中随机偏置分量的简单随机模型,并在MATLAB中实现,为了降低算法的复杂度和提高动态性能,使用一阶自回归模型建立系统的预测模型,上电时对六个陀螺仪进行初始条件的零点标定校准,使用卡尔曼滤波器对多组数据进行数据融合算法处理,设计卡尔曼滤波器时,选取不同的参数会改变滤波器的性能,为了进一步提高陀螺仪的静态和动态性能,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法,通过对Q阵的实时反馈更新,改变系统的动态参数,可以小幅提高系统的静态性能,大幅提高了系统对于动态变化的适应能力。使用高精度转台进行实际测试,首先进行静态数据测试,再进行动态数据测试,通过给定不同特征的角速率输入,验证不同情况下算法的有效性,同时经过实时数据处理得到滤波系统的输出结果,通过计算单个MEMS陀螺仪输出的误差的方差和虚拟陀螺的方差进行对比,实验结果表明:该算法可以较好的提高陀螺仪的精度。