振梁加速度计是一种新型惯导器件。为了更好地将振梁加速度计应用于新一代惯导系统中,有必要研究其随机误差模型。采用时间序列方法对振梁加速度计的随机误差进行建模,并将结果进行比较。利用BIC准则及残差平方和最小原则得到振梁加速度计的最佳误差模型。研究表明,AR（4）模型是振梁加速度计的最佳误差模型。

针对MEMS加速度计在复杂应用环境下输出信号中存在野值,且其噪声统计先验知识不足的问题,运用了一种抗野值自适应Kalman滤波算法,来提高其测量精度。该算法用一个修正函数加权于自适应Kalman滤波方程的新息上,根据新息的方差和均值变化自适应调整修正权值,从而保持序列原有性质。通过对输出信号的算法验证,表明该算法能够有效在线去除野值,防止滤波发散,在提高MEMS加速度计测量精度上有一定的可行性。