微型无人机具有低成本、低功耗、高机动性、高隐蔽性等优点，近年来在军事和民用领域得到了快速发展。航姿系统为无人机提供姿态与航向信息，是确保无人机飞行安全的必备机载航电系统之一。传统的无人机航姿系统成本高且较为笨重，并不适合微型无人机使用。本文研究内容是为某微型无人机研制一款航姿系统，完成无人机姿态角的实时解算，为姿态控制回路提供所需的测量反馈。基于低成本、低功耗、小型化的考虑，论文采用中等精度MEMS微惯性器件与GPS组合的方式进行姿态测量。论文主要工作为：（1）针对MEMS惯性器件误差较大，误差源较多的问题，对MEMS传感器误差源进行分析，建立了传感器的误差模型。针对MEMS传感器的误差特点，分别给出了基于重力场激励、基于恒转速激励、基于递推最小二乘法的MEMS加速度计、MEMS陀螺、磁力计误差标定与补偿方法。该方法简单有效，具有一定的工程应用价值，适合于低成本MEMS惯性器件的误差标定。（2）针对基于重力场/地磁场矢量观测的航姿系统易受载体运动加速度的影响，提出利用GPS导出运动加速度，以提高载体机动时的测姿精度。结合无人机运动特点，使用GPS多普勒速度量测值作为观测量，利用JERK模型建立卡尔曼滤波方程进而导出运动加速度。通过TRIAD算法，利用GPS加速度、加速度计、磁力计构造矢量观测方程；为了解决四元数作为状态矢量时，误差协方差阵奇异以及四元数加权求均值的问题，提出基于欧拉角的UKF算法，同时利用四元数完成欧拉角的姿态更新过程，从而解决了欧拉角无法全姿态工作的问题。（3）研究了一种基于梯度下降算法的四元数互补滤波算法，通过梯度下降法构造互补滤波中四元数形式下的反馈修正量，实现对四元数误差的校正和陀螺漂移的估计。针对应用过程中，滤波参数设定的主观性与随意性，利用粒子群优化算法实现对滤波参数的最优化。机动情况下，利用GPS加速度补偿加速度计，得到重力场的三轴真实分量。最后对本文所研究的两种算法进行了半物理仿真实验，结果表明两种算法均具有良好的性能，能够满足微型无人机对姿态的要求。（4）论文采用基于“ARM+MEMS+GPS(OEM板)”架构形式的航姿系统硬件平台，完成了航姿系统原理样机的制作。在ADS1.2集成开发环境下，采用模块化的设计思想，完成了航姿系统软件设计。最后对所设计航姿系统进行了实物验证与精度分析，结果表明本文所设计航姿系统在静态与动态条件下均具有令人满意的测姿精度。