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为降低GPS/DR组合导航系统在复杂导航环境下的定位精度及DR误差累积,提出一种性能较优的数据融合算法。在传统粒子滤波(PF)的基础上,考虑最新观测值的影响,使用基于平方根二阶差分的高斯混合(GM)模型给出粒子滤波的建议分布,采用基于蒙特卡罗的重要性采样和进化再采样方法减轻PF样本退化问题,增强样本多样性。实验结果表明,与PF算法、GMPF算法相比,该设计能提高组合导航系统的综合导航定位性能。