为了提高全球导航卫星系统-惯性导航系统（GNSS / INS）在GNSS信号较弱时的工作精度，提出了基于有色测量噪声和观测值缺失的鲁棒容量卡尔曼滤波器（RCKF）。首先，通过考虑有色测量噪声，提出一种改进的库尔曼滤波算法（CKF），采用时差法产生新的观测值，然后分析现有方法的不足之处，对有色噪声处理中的测量增量进行了计算。转换为CKF处理的不确定性，并使用新的sigma点更新框架解决边界模型的不确定性，通过在CKF预测阶段重用扩散sigma点和近似残差，开发了RCKF并分析了其误差性能数值测试结
