舰载武器在海上协同作战时,受到船体变形角的影响,难以建立高精度全舰统一姿态基准。近年来,船体变形测量技术成为了解决此问题的有效途径。其中,惯性量匹配测量法凭借其测量精度高、自主性和隐蔽性好等优点,受到学者们广泛的关注。在惯性量匹配测量法中,光纤陀螺随机误差的存在对测量结果具有误差累积的影响,一直制约着船体变形测量系统的发展和应用。因此,本文开展了光纤陀螺随机误差抑制方法研究,并在船体变形测量中进行了应用,主要工作包括:首先,论文探讨了光纤陀螺随机误差来源并提供合理的仿真方法,为后续计算机仿真提供条件支持。另外,在深入理解Allan方差的原理及其物理意义的基础上,详细分析了目前常用的随机误差系数辨识方法,即斜率法。针对实时性要求,还提出了一种计算量小、可在线递推估计随机误差系数的辨识方法,即递推最小二乘法（Recursive Least Square,RLS）。其次,论文详细研究了基于滤波算法的光纤陀螺随机误差处理方法,包括前向线性预测（Forward Linear Prediction,FLP）滤波和小波阈值滤波。根据两者自身参数特点及其对滤波器的影响,设计了合理的参数取值方案。为了验证两种算法的可行性,分别设计了基于光纤陀螺仿真静态和动态数据的实验。实验结果表明,两种方法可有效提高光纤陀螺输出信号的信噪比,且具备一定程度的动态跟踪能力。接着,论文在传统角速度匹配方法的研究基础上,针对传统陀螺漂移模型过度简化有色噪声的问题,应用Allan方差分析法为有色噪声提供了相应的随机微分方程描述,并详细推导了精确陀螺漂移模型,将其与角速度匹配方程和船体变形模型结合,采用Kalman滤波对船体变形进行估计。最后,论文分别设计了计算机仿真实验以及半实物仿真实验,两者实验所得结论基本一致,验证了本文算法的可行性和有效性,也为后续工程实现奠定了基础。