小型无人直升机自主导航是当今世界最热门的科研课题之一，它在民用乃至国防领域都有广阔的应用前景。小型无人直升机自主导航系统主要由飞行器及其动力系统、机载传感器系统、控制系统、以及所搭载的其他电子设备如激光扫描仪、摄像头等组成。其中，传感器系统为无人机的自主导航提供重要的位置、速度、姿态等数据信息，是无人机控制的感应器官，其采集数据的准确性对自主导航效果有重大的影响。本文将在实验室已有研究的基础上，对无人机的传感器数据采集与处理作进一步研究与改进。本文首先介绍了传感器的类型、性能参数、通信方式及其数据采集流程。接着，对传感器的电磁干扰问题以及高度数据精度问题进行了分析与处理。电磁干扰问题是由汽油发动机火花塞点火引起。由于电磁干扰的存在，它使得传感器数据易产生瞬时跳变，从而严重影响无人机自主导航的效果。本文首先对电磁干扰现象进行分析，并通过实验确定干扰源、干扰传输途径以及敏感设备，然后针对性地采取敏感设备隔离、通信改进、屏蔽与接地等有效的电磁干扰抑制措施解决了传感器电磁干扰问题。针对传感器噪声所导致的高度数据精度不足问题，本文首先介绍了卡尔曼滤波算法及其在无人机导航系统中的应用，之后运用卡尔曼滤波算法对两款气压计BMP085与SCP1000所测量的高度数据进行处理，同时选取高精度差分GPS作为高度测量标准，调整滤波参数来减小气压计所测量高度数据与高度标准值的误差，之后选型滤波后误差较小的气压计SCP1000作为高度传感器，配合卡尔曼滤波算法，从而提高高度的数据测量精度。传感器数据电磁干扰抑制与卡尔曼滤波在高度数据处理上的应用是本文研究的重点。通过飞行实验表明，所采用的抑制干扰措施有效地解决了传感器电磁干扰问题，卡尔曼滤波的应用减小了高度数据的噪声，提高了高度数据的测量精度。