本文以基于捷联惯导的多源信息组合导航系统为研究对象，研究了高精度捷联算法设计、高精度容错组合导航联邦滤波设计、基于鲁棒滤波的联邦滤波设计以及多源信息组合导航系统的容错设计等问题。主要的研究内容可概述如下： 1．研究了捷联惯导系统的误差特性以及高精度捷联算法。推导了捷联惯导系统的姿态更新算法、速度更新算法和位置更新算法，研究了姿态更新中高动态补偿项的高精度多子样等效旋转矢量算法及其算法优化，速度更新中高动态补偿项的高精度多子样算法及其算法优化，位置更新中高动态补偿项的高精度多子样算法及其算法优化；并通过轨迹仿真验证了算法的有效性。 2．研究了多源信息组合导航系统的信息融合技术。建立了GPS、北斗双星(RDSS)、罗兰C(LC)和多普勒测速系统(DVS)的误差模型；设计了一种基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器，推导了基于该滤波器的信息融合算法；对SINS／GPS／RDSS／LC／DVS组合导航系统基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器进行了设计，并分别采用Carlson提出的无重置联邦滤波器和基于局部反馈校正无重置联邦滤波器进行了仿真比较分析。 3．研究了基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波及其在组合导航系统中的应用。首先介绍了利用极大似然估计准则提出的一种自适应卡尔曼滤波算法。该算法的特点是利用极大似然准则对系统和量测噪声方差阵进行实时调整来反映噪声特性的变化，使得滤波器能更好地适应噪声统计特性的变化。最后设计了基于此算法的SINS／GPS／RDSS／LC／DVS组合导航系统无重置联邦滤波器，并进行了仿真分析。 4．研究了H_∞滤波及其在组合导航系统中的应用。首先针对系统模型参数及噪声统计特性的不确定性问题，给出了一种具有较强鲁棒性的H_∞次优滤波算法，并对其存在的条件及递推形式进行了理论分析。最后针对系统噪声和量测噪声协方差阵未知的情况设计了基于此算法的SINS／GPS／RDSS／LC／DVS组合导航系统基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器，并进行了仿真分析。 5．研究了多源信息组合导航系统的容错设计技术。在基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器中，研究了在子系统采用反馈校正情况下的系统故障检测的状态χ~2和残差χ~2检验法；并针对SINS／GPS／RDSS／LC／DVS组合导航系统进行了故障检测仿真分析。 本文研究的创新点主要有以下几个方面： 1．针对Carlson提出的无重置联邦滤波器由于长时间滤波而系统出现非线性导致滤波发散的问题，提出了一种基于局部反馈校正的无重置联邦滤波器，并推导了基于该滤波器的信息融合算法；该联邦滤波器与Carlson提出的无重置联邦滤波器相比，两者具有相同的容错性能而该联邦滤波器的滤波精度更高。