民用无人机一般采用低成本惯性元件（INS）和GPS组合作为导航方式，能充分发挥两者各自优势并取长补短。INS/GPS组合导航误差模型的不确定性是很大的，因而假设其噪声符合Gauss分布是不尽合理的。传统及一些改进的Kalman滤波算法在某种程度上能够处理噪声的非Gauss分布问题，但不能在通用意义下处理过程噪声矢量中某一个或某几个存在非Gauss分布的情形。针对该问题本课题对滤波算法抗差性的定量评估以及秩亏观测模型条件下的基于M估计的Kalman滤波抗差化改进进行研究，并将研究成果用于组合导航系统。推导Kalman滤波的影响函数，定量揭示Kalman滤波的抗差性缺失问题；用M估计替代最小二乘估计，求解线性回归问题，以得到抗差Kalman滤波；对迭代求解M估中的迭代算法、初值选择等问题进行针对性研究；最后将研究结论用于INS/GPS组合导航系统这一重要的、具有秩亏观测模型的滤波问题。