在无人机定位导航的领域中，面对复杂多变的飞行环境，如何提高定位的准确性和稳定性是一个关键问题，积分方程作为数学工具，在解决这一问题上展现出独特的优势。
问题提出： 在非线性、非高斯噪声的复杂环境中，传统基于卡尔曼滤波的定位方法往往难以有效应对，如何通过构建和求解积分方程来优化无人机的定位导航性能，是一个亟待解决的问题。
回答： 针对上述问题，我们可以采用扩展的粒子滤波方法，该方法通过引入积分方程来处理非线性、非高斯噪声的干扰，我们可以将无人机的运动模型和观测模型转化为积分方程的形式，然后利用蒙特卡洛方法对积分方程进行数值求解，通过不断更新粒子的权重和位置，我们可以得到更加精确的无人机状态估计，为了进一步提高定位的稳定性和准确性，我们还可以结合多传感器信息融合技术，如视觉、激光雷达等，来构建更加鲁棒的观测模型，这样，在复杂环境中，无人机就能实现更加精准、稳定的定位导航。
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