Los drones coaxiales han ganado popularidad debido a su eficiencia energética y diseño compacto. Sin embargo, la navegación precisa de estos drones en escenarios de vuelo complejos y dinámicos está limitada por inexactitudes en la estimación de rumbo/yaw. Los métodos convencionales de estimación de rumbo dependen de magnetómetros y Sistemas Globales de Navegación por Satélite cinemáticos en tiempo real (RTK-GNSS), que miden directamente el ángulo de rumbo. Sin embargo, el pequeño tamaño de los microdrones restringe la colocación de magnetómetros lejos de la interferencia magnética y impide el uso de antenas direccionales. Además, los algoritmos de alineación de antena única son altamente susceptibles a errores causados por no linealidades, lo que lleva a inexactitudes significativas en la estimación de rumbo. Para abordar estos desafíos, este documento propone un enfoque híbrido de estimación de rumbo que integra la Estabilización Adaptativa al Movimiento con un Filtro de Kalman Extendido Parametrizado por Ángulo (APEKF). Este método utiliza GNSS de bajo costo, un magnetómetro y una Unidad de Medición Inercial (IMU). El rumbo se inicializa en función de la actitud estática del dron, con un umbral adaptativo establecido durante el despegue para tener en cuenta las condiciones de vuelo variables. A medida que el dron alcanza altitudes más altas, la estimación de rumbo se estabiliza aún más. Las observaciones de velocidad del GNSS mejoran la precisión de la estimación a través de la alineación de maniobras horizontales lograda mediante la incorporación de múltiples técnicas de sub-filtro y fusión basada en residuos. En las simulaciones y experimentos a bordo de este estudio, el método de estimación de rumbo propuesto demostró una precisión de aproximadamente 1.01 grados después del despegue, con la velocidad de alineación mejorada en un 43%. Además, el método superó las técnicas de estimación existentes y, debido a su bajo costo computacional, puede servir como un respaldo confiable en todas las etapas en diversas aplicaciones de drones.