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针对采用星载GPS（Global Position System）定位的LEO（Low Earth Orbiter）微纳卫星获得的位置速度数据不连续，而使用轨道动力学获得的连续的位置速度信息误差快速发散的问题，提出了一种基于非线性MPF（Model Predict Filter）的LEO微纳卫星定位方法，它采用非线性MPF预测的模型误差作为一步状态估计，同时使用GPS信息作为观测量，并与改进的扩展卡尔曼滤波组合，既可获得连续的卫星位置速度信息，又可获得相当于GPS单点定位的精度．仿真结果表明，此种方法可以