随着MEMS技术的发展，微型测量系统正得到越来越多的应用，尤其是在运动测量领域内，吸引了很多研究者的关注，如无人机导航、机器人控制等。这一技术建立在惯性导航技术的理论基础上，又有着自身的特征，在不同的应用场合需要有针对性地设计合适的方案。本文就MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计构成的微测量系统的运动解算方案和仿真方法进行了比较广泛的研究。论文首先介绍了相关技术的国内外发展情况，包括MEMS惯性器件的发展水平、姿态解算算法的研究现状以及一些国内外的优秀微型测量系统实例。接下来，论文讨论了各种传感器测量数据的处理方法，根据陀螺仪、加速度计、磁强计各自的特征，设计了合适的误差补偿和滤波方案，其中以陀螺仪数据处理为重点，用了Allan方差分析、AR建模、卡尔曼滤波、小波阈值去噪等理论，加速度计和磁强计的数据滤波则运用了中值滤波、数字低通滤波以及一种基于离散傅里叶变换的频域阈值去噪法。而后，对姿态算法进行了重点探讨，分别介绍了四元数法姿态解算的基本原理、加速度计/磁强计组合测姿、基于kalman滤波的数据融合以及基于互补滤波的数据融合等多种姿态解算方案。最后，在姿态解算的基础上对速度解算方案进行了讨论，并引入了HDR算法进行线加速度零偏的抑制，取得了良好的效果。为了验证各种方案的有效性，设计了以ARM微处理器为核心、包含MEMS陀螺仪、MEMS加速度计以及磁强计的微型测量系统硬件，并在VC平台上设计了用于在线仿真的软件，能够实现实时曲线绘制和三维图形仿真等功能。在理论分析和软、硬件设计完成的基础上进行了系统的动态、静态仿真分析和在线测试，验证了硬件、软件系统的有效性，讨论了各种算法的解算效果和误差大小，并根据实验结果的对比给出了本课题所设计系统的最佳解算方案。硬件系统选用的是低成本的MEMS器件，本文对多种滤波算法和解算方案进行了较为广泛的讨论，通过算法的优化选择在一定程度上弥补了精度的先天不足，具有非常广泛的应用面。