传感器的校准能够提高其数据的精度,多传感器数据融合通过对多个传感器数据进行优化组合,提高系统整体的性能。本文研究并设计了基于加速度计、陀螺仪和磁力计三种传感器的校准和融合算法,并将融合后的数据应用在姿态航向系统。首先介绍加速度计、陀螺仪和磁力计的基本工作原理、多传感器数据融合的基本原理及其主要采用的数据融合系统的处理模型和目前常用的多传感器数据融合的算法,以及相应算法的应用场合。然后介绍姿态估计中常用的坐标系和详细介绍了欧拉角、方向余弦矩阵和四元数三种姿态表示方式,推导了欧拉角和四元数微分方程公式。以磁力计为例,构建了其数学模型并分析其测量数据误差的主要来源,设计相应的校准算法,并研究加速度计对磁力计的倾斜补偿算法。接着介绍了互补滤波器的基本工作原理,以及相应的姿态估计系统的设计方案;介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和构成卡尔曼滤波器的五个核心要素。基于线性高斯模型的基础上推导了卡尔曼滤波的卡尔曼增益矩阵,状态估计修正方程和状态估计协方差矩阵修正方程;在离散马尔科夫模型基础上推导卡尔曼滤波的状态估计更新方程和状态估计协方差矩阵更新方程;介绍的卡尔曼滤波的拓展即拓展卡尔曼滤波,拓展卡尔曼滤波是使用于非线性系统模型和非线性观测模型的滤波算法;最后介绍基于拓展卡尔曼滤波的三传感器数据融合的姿态航向系统设计方案。最后针对所设计的姿态估计系统进行了姿态静态测试、姿态动态测试以及EKF和互补滤波器抗干扰对比测试。测试结果表明系统具有良好的静态和动态性能,符合预期要求。