Este estudio propone un algoritmo de integración mejorado que combina el sistema de posicionamiento basado en campo magnético (MPS-Sistema de Estimación de Posición Magnética) con un sistema inercial, con la ventaja de una estructura de filtro invariante. Específicamente, para mitigar la no linealidad del modelo de propagación y el efecto perturbador de la incertidumbre estimada, se derivó en detalle la formulación del filtro de Kalman invariante. Luego, se realizaron experimentos para validar el algoritmo con un vehículo no tripulado equipado con un IMU y un receptor MPS. Como resultado, se presentó el rendimiento de navegación del sistema de integración inercial y de campo magnético basado en IEKF y se comparó con los resultados del filtro de Kalman convencional. Además, se evaluaron la convergencia y el rendimiento de navegación en presencia de errores de inicialización de variables de estado. Los hallazgos indican que la combinación del sistema inercial y de campo magnético con el IEKF supera el enfoque típico del KF, particularmente al tratar con incertidumbres en las estimaciones iniciales.