为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了

该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论，

采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模

型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而

言，其补偿效果提高了大约15％。