近年来，姿态测量系统在导弹、无人机、航空等军用领域以及车载、人体姿态跟踪、室内机器人等民用领域都得到了广泛应用。基于MARG（Magnetic，Angular Rate，andGravity）传感器多源信息组合姿态测量系统由于其小体积、低功耗、低成本的优点受到越来越多的关注。MARG传感器是由三轴加速度计传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴磁传感器组合而成，用于对载体的姿态信息进行测量。加速度计和磁传感器组合可以补偿陀螺仪零漂累积误差。但是在传感器测量过程中会受到载体的有害加速度以及周围局部磁场等恶劣环境的干扰。如何利用算法有效地减小有害加速度和磁场干扰对姿态角解算精度影响是本文研究的主要问题。同时，传感器系统误差以及安装误差都会直接影响解算精度。由于传感器较多，会存在三种传感器坐标不统一的问题，因此如何实现传感器误差统一标定，解决传感器坐标轴统一的问题是本文研究的另一个内容。针对MARG传感器存在的零偏、灵敏度和不正交角误差，本文提出了基于椭球拟合的系统误差标定方法，利用该方法可以实现对三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁传感器的零偏、灵敏度和不正交角误差的统一标定。针对三种传感器坐标系不统一的问题，本文提出在椭球拟合标定结果的基础上，采用四位置法将三轴传感器坐标系转换到封装壳体坐标系下，实现坐标系的统一。最后以MPU6050传感器模块和HMC5883L组成的MARG传感器测量系统为平台，对三轴加速度计、三轴陀螺仪以及三轴磁传感器进行了标定和相关的实验验证。实验表明，利用该方法进行误差标定，加速度计、磁传感器、陀螺仪误差减小了至少一个数量级，满足标定精度的要求。该方法极大地减小了对精密标定设备的依赖，同时该方法标定步骤简单、易于操作；在传感器测量过程中会受到有害加速度和周围局部磁场等恶劣环境干扰，从而导致传感器测量不准，最终导致姿态角解算不准确。针对该问题，本文提出对加速度计和磁传感器测量信号进行判断，当超过某阈值时，认为该传感器信号无效，进而在融合算法中舍去该传感器的信息，即去除有害信息，保留有效信息。之后再进行算法重构从而提高系统抗干扰能力。在此基础上分别提出了自适应卡尔曼滤波算法、自适应互补滤波算法和自适应梯度下降法。为了验证算法的有效性，以车载环境为例分别设计了不同干扰环境下的仿真实验。比较了传统的扩展卡尔曼滤波、互补滤波以及梯度下降法与本文提出的三种自适应抗干扰算法的解算效果。仿真实验表明，三种自适应算法均能有效减小有害加速度和周围局部磁场的干扰。同时，通过进一步比较表明，自适应互补滤波算法比自适应卡尔曼滤波以及梯度下降法抗干扰性好，四种情况下偏航角误差最大值在0.8°以内，俯仰角和滚转角误差最大值在0.5°以内，且单次采样解算时间小于采样时间2.5ms，满足实际解算要求。因此最终选取自适应互补滤波算法作为加速度和磁场干扰环境下的姿态解算算法；最后，为了验证算法的实用性。分别设计了静态无磁转台实验和动态车载实验。将传统的只用陀螺仪解算姿态、由三轴加速度计和三轴磁传感器组成的电子罗盘姿态解算以及本文提出的自适应互补滤波算法三种姿态解算算法进行对比。结果表明自适应互补滤波算法在补偿陀螺仪零漂累积误差的同时有效地抑制了有害加速度和周围局部磁场干扰对姿态角解算精度的影响。静态环境下，加入有害加速度和磁场干扰，三个姿态角解算误差的均值和标准差小于0.4°。相比于电子罗盘解算，误差分别减小了74.6%，93.8%，74.2%。动态车载环境下，加入相应的干扰，三个姿态角误差均值分别为：偏航角3.25°，俯仰角0.58°，滚转角0.48°。相比于电子罗盘解算，误差分别减小了77.5%，95%，46.6%。实验表明该算法可用于有害加速度和周围局部磁场干扰较大的车载、无人机、人体姿态测量等应用领域。