针对在进近着陆的过程中，仪表着陆系统（ILS）易受到外界环境及空域的干扰，导致导航精度降低的问题，提出一种利用惯性导航系统（INS）与GBAS着陆系统（GLS）进行改进的组合导航算法，将组合导航系统输出位置信息之间的差值作为BP神经网络改进的无迹卡尔曼滤波器（UKF）的量测值，通过最优加权的方法得到系统的全局最优估计值。相比于传统的联邦滤波算法，该算法能有效降低测量噪声，减小飞机进近着陆时的误差，提高导航精度。