船舶在海上风浪等环境干扰作用下,存在六个自由度的不规则运动:横摇、纵摇、艏摇、横荡、纵荡、垂荡。运动条件复杂多变,其中的横摇,纵摇,垂荡(升沉)对船舶的安全,高效航行有着最关键的影响。因此,船舶运动测量系统的研究得到了越来越多关注和重视。船舶运动姿态预报是船舶研究领域的重要分支。如果能够提前几秒预报出船舶运动的横摇角度,这将会对之后设计减摇器、提高减摇效果等具有重要意义。基于时间序列的船舶运动预报,只需要利用船舶在海浪中航行时运动姿态的历史数据寻找规律进行建模预报。本文设计了基于MEMS(微机电系统)的运动测量系统,并将由此系统采集到的数据应用于AR模型参数递推估计,建立船舶运动预报模型,并对其进行仿真分析。介绍了船舶运动测量及预报的概念和发展现状,分析了几种常用的运动测量方法的测量原理和其适用范围,对比之下选择了捷联式惯性运动测量方案。分析设计了基于MEMS船舶运动测量系统,完成了器件选型,选择了法国SBG公司的MEMS产品Ellipse2-A-G4A3-B1。针对所选择的测量方案,研究了欧拉角法,方向余弦法,四元数法三种运动姿态更新算法,并对这三种更新算法进行了对比,然后分析了陀螺仪与加速度计存在的误差及补偿方法。设计了一种基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法。完成了上位机软件需求分析,设计了软件组成和运行流程,编写了适用于船舶运动测量系统的上位机程序,并进行了测量实验,将采集到的数据分别用于静态和动态实验,验证了系统测量精度良好。最后,针对系统模型参数和噪声方差具有不确定性,及传感器故障导致丢失观测等不确定性,开展了鲁棒融合卡尔曼滤波研究,并将其应用于船舶运动AR建模预报,提出鲁棒融合卡尔曼滤波的AR建模预报方法。建立了船舶运动预报模型,并进行了仿真实验分析。