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提出一种有效减小全球导航卫星系统接收机在复杂信号环境下定位误差的鲁棒卡尔曼滤波算法。该算法对基于高斯白噪声模型的传统Kalman进行了改进,引入了污染分布,并提出了一种基于加权组合正态分布模型下的滤波算法。同时利用矩估计理论对算法中的污染率给出了一种在线估计方法。通过模拟数据和真实采集信号的测试证明,提出的算法可在线对污染率进行准确稳定的估计,抑制粗差的效果明显优于传统Kalman滤波算法,定位误差显著减小。