惯性导航系统正常工作前需进行初始对准,容积卡尔曼滤波(CKF)是常用的非线性初始对准算法.针对在滤波模型失准和非高斯观测噪声干扰情况下常规CKF出现精度下降甚至发散的问题,提出了鲁棒渐消CKF算法.引入多重渐消因子对观测噪声协方差阵或状态预测协方差阵进行调整.设计了基于滤波残差序列统计特性的滤波状态卡方检验方法,检测滤波器状态并自主确定渐消因子的引入方式,使渐消因子的引入更加合理.试验结果表明,算法在系统建模失准及异常量测噪声的干扰下能够保持较强的鲁棒性和自适应性,其姿态失准角误差约为0.01°,航向失准角误差小于0.1°.