初始对准的精度直接关系到惯导系统的工作精度，初始对准的时间是惯导系统的重要战术技术指标。因此，初始对准是惯导系统最重要的关键技术之一。 目前，卡尔曼滤波是捷联惯导系统初始对准的最成熟、应用最广泛的滤波方法。但是，由于卡尔曼滤波要求干扰是统计特性已知的白噪声，该条件在实际应用中通常不能严格满足，由此影响到滤波的性能。H_∞滤波要求已知噪声是能量有界的，而不是其精确的统计特性。H_∞滤波器不但对噪声的不确定性具有鲁棒性，而且对系统参数的不确定性也具有鲁棒性的能力，用H_∞滤波能够在上述不确定的情况下完成滤波计算，因此本文在系统噪声或量测噪声为有色噪声或存在模型失配时，就用此滤波器代替卡尔曼滤波器进行初始对准。 本文用MATLAB语言分别实现了捷联惯导初始对准的卡尔曼滤波器以及H_∞滤波器的设计，并将设计结果进行仿真。仿真结果表明：在理想条件下，当噪声统计特性已知的情况下，卡尔曼滤波的精度将优于H_∞滤波；而当建模误差存在或者是系统模型统计特性未知时，卡尔曼滤波器不能完成滤波计算，而H_∞滤波仍能保持较高的精度。采用H_∞滤波器进行随机状态估计，其特点是：不仅速度快、鲁棒性好、精度较高，而且更符合应用的实际情况。