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为了缩短捷联惯导系统的初始对准时间并提高对准精度，分别设计了常规卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器用于精对准。在系统噪声统计特性未知时，自适应卡尔曼滤波算法利用滤波残差的均值和方差，不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正，从而提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真结果表明，使用自适应UKF算法与常规的UKF算法相比，可以获得更优的对准精度和快速性。