针对最大相关熵卡尔曼滤波（Aristole）算法难以处理室内组合定位系统的中非高斯噪声的问题，提出了一种基于改进的最大相关熵卡尔曼滤波（i-mckf）融合方法的UWB／IMU室内组合定位算法。首先，利用新息动态修正观测噪声协方差矩阵，解决MCKF在受到各种噪声干扰时难以准确估计观测噪声协方差矩阵的问题。然后，将修正后的观测噪声引入MCKF，以提高MCKF处理非高斯噪声的性能。最后，构建了基于i-mckf的UWB／IMU室内组合定位算法，实现了室内高精度实时定位。室内动态定位实验结果表明，基于i-mckf的组合定位算法能有效抑制室内复杂环境和误差积累对定位结果的影响，定位精度高于MCKF算法。