针对联合卡尔曼滤波器对系统模型和系统噪声先验知识依赖性过强的局限性 ,基于 H∞ 滤波对系统模型和噪声等不确定性因素具有极强的鲁棒性能的特点 ,介绍了一种 H∞ 滤波的分散化技术 ,并在此基础上提出了联合H∞ 滤波算法 ,给出了信息分配方式 ,并对其性能作了详细的分析 ,指出该算法能有效解决局部滤波器测量更新之间的相关性问题。对 MIMU/ GPS/ HMR组合导航系统进行了计算机仿真 ,仿真结果表明 ,该联合 H∞ 滤波算法虽然不是最优的 ,但是其状态估计精度仍然要优于分散 H∞ 滤波器的估计精度