1.一种大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，该方法包括：S1建立初始对准的线性误差模型；

S2建立强跟踪滤波器；

S3求解渐消矩阵；

S4利用模糊理论设置隶属度函数，建立模糊规则对渐消矩阵进行控制；

S5重复步骤S2～S4，直至对准结束。

2.根据权利要求1所述的大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，所述初始对准线性误差模型为：其中，F为转移矩阵，H＝[0 I 0 0]为量测矩阵，w和v为系统噪声和量测噪声，Xk为k时刻的状态变量。

3.根据权利要求2所述的大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，强跟踪滤波器为：k时刻的时间更新：

预测协方差矩阵Pk/k-1，

k时刻增益矩阵Kk为：

k时刻的残差序列ξk为：

k-1时刻的状态 更新为k时刻的k时刻的协方差矩阵Pk更新：

Pk＝Pk/k-1-KkHkPk/k-1其中，Fk/k-1为k-1时刻的状态转移矩阵， 为k-1时刻的状态变量，其中Qk为白噪声，Rk为量测噪声，Gk为隶属度函数，Pk-1为k-1时刻的协方差矩阵。

4.根据权利要求3所述的大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，渐消矩阵为：其中，pi,i为协方差矩阵Pk在k时刻的协方差矩阵里的因子，κi为比例因子，τk为渐消因子。

5.根据权利要求4所述的大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，隶属度函数为：其中，ξk为残差序列，λk为渐消矩阵，k为第k时刻，ρ为门限值，ρmin表示门限值的最小值。

6.根据权利要求5所述的大失准角下SINS初始对准方法，其特征在于，模糊控制规则为：如果新息的序列残差与期望残差的比值大于门限值ρmin，则认为失准角过大ρ值不变；

如果新息的序列残差与期望残差的比值小于门限值ρmin，则认为失准角满足精度准要求，则令ρ＝ρmin。