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为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度，提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况，推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法，在噪声统计特性已知的情况下，使用比较方便；多数情况下，噪声统计特性是处于未知状态，从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正，使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证，该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。