由于无人机（UAV,unmanned aerial vehicle）在各个领域内的发展状况日益显著，各个国家对无人机这项技术也越来越重视。对于无人机而言，它具有空间小、成本低、方便操控等优点，有着良好的发展前景。在控制导航系统中，提供准确的飞行姿态是非常必要和重要的。提供飞行姿态的传感器有很多，但考虑到低成本因素和微机电系统（MEMS,micro-electro-mechanical system）技术的日益成熟，微机械陀螺、加速度计和磁传感器得到越来越广泛的应用，为了得到更优的的飞行姿态角适用于小型无人机，本文设计一种航姿参考系统（AHRS)，微机械陀螺仪、磁强计与加速度计组成了它的传感器部分。　　本文首先概括了几种不同的航姿参考系统的工作原理并进行了优缺点对比，并给出了这些航姿参考系统的参数对比，卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波(EKF,extended kalman filter)的原理和模型的计算方法。提出了选取九个状态量的基于四元数的扩展卡尔曼滤波器算法来进行多传感器数据融合的方法，利用 GI100微惯性测量单元的传感器数据，建立 MATLAB精确算法模型，把滤波结果与之相比，结果静态仿真误差不超过0.001°，动态实验仿真系统平均误差不超过0.5°。证明了此算法的可靠性和可行性，因此可以将这种算法应用在设计的航姿参考系统中。　　设计的航姿参考系统使用的微机械传感器为 STIM210陀螺模块，MS9000加速计模块，MODEL113D磁传感器模块，搭建基于DSP与MEMS器件的硬件平台，并在CCS3.3集成环境下编译了相应的 DSP程序，对 AHRS进行了大量的动态精度与静态精度的测试实验，实验结果得出所设计的AHRS静态试验精度不超过±0.1°，动态试验精度虽然瞬时误差偏大，但系统误差不超过±2°左右，在允许范围之内。由此可以证明此系统用可以提供准确的姿态角信息，所设计的系统精度良好，验证了系统的可靠性和稳定性。　　最后论文指出设计的系统还存在一些不足，需要多做实际应用工作和阅读大量参考文献，来进一步提高姿态估计和飞行信息的准确度，更好的应用于飞行导航领域。