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