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为解决相对导航模型中线性、非线性并存，及多传感器信息融合时基于Kalman滤波的导航算法计算复杂度较大的问题，提出一种混合信息滤波算法；考虑测量噪声统计特性不准确等工程因素，提出一种自适应混合信息滤波相对导航算法．理论分析及仿真验证表明，与基于Kalman滤波的传统导航算法相比，给出的混合信息滤波算法具有多传感器数据融合时计算复杂度低、便于工程实现的优点，且可以完成线性、非线性并存时的导航滤波任务；除上述特点外，在传感器测量噪声统计特性不准确的情况下，给出的自适应混合信息滤波相对导航算法可以通过自适应调整