Los pequeños vehículos aéreos no tripulados están ahora comúnmente equipados con sistemas de navegación integrados para obtener parámetros de navegación de alta precisión. Sin embargo, afectados por los impactos duales de los efectos de múltiples trayectorias y los cambios ambientales dinámicos, su proceso de estimación de estado es vulnerable a la interferencia de valores atípicos de medición, lo que a su vez conduce a la degradación de la precisión de navegación y representa una amenaza para la seguridad del vuelo. Para abordar este problema, esta investigación presenta un filtro de Kalman cúbico de entropía mínima de error adaptativo. En primer lugar, se introduce el filtro de Kalman cúbico para resolver el problema de los errores no lineales del modelo; en segundo lugar, se deriva el filtro de Kalman cúbico basado en la entropía mínima de error para frenar eficazmente la interferencia que los valores atípicos de medición imponen a los resultados de filtrado; finalmente, se diseña un factor de ajuste del ancho de banda del núcleo, y el ancho de banda del núcleo se estima de manera adaptativa para mejorar aún más la precisión de navegación. A través de experimentos de simulación numérica, se valida la robustez del método propuesto con respecto a los valores atípicos de medición; los resultados de experimentos de vuelo adicionales muestran que, en comparación con los filtros relacionados existentes, este filtro propuesto puede lograr una navegación y posicionamiento más precisos.