在无人机SINs／GPS组合导航系统中，卡尔曼滤波技术是一种常用的滤波算法，当观测信息和模型及统计信息可靠时，Kalman滤波计算性能较好。但当模型存在较大误差或状态突变时，由KaIman滤波所得的状态估值与实际系统之间的误差较大，已不能反映真实系统，甚至造成滤波发散。为解决上述问题，本文采用渐消卡尔曼滤波器，利用渐消因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度，充分利用现时的观测数据，即随着时间的推进，滤波器要逐渐消除“过时”的观测数据，充分利用现时的观测数据。据此，本文建立了一种基于渐消卡尔曼滤波的SINS／GPS组合导航系统。从理论上分析了渐消卡尔曼滤波的稳定性，并给出了证明过程。仿真结果表明：采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度，并且易于工程实现。