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利用捷联惯导(SINS)、GPS定位系统和多普勒计程仪(DVL)进行组合导航是水下运载器导航定位的有效方式。本文主要研究以卡尔曼滤波算法为核心的SINS／GPS／DVL组合导航以及故障检测。 本文建立两个传统卡尔曼滤波器分别对运载器的位置信息和速度信息进行卡尔曼估计。由于传统卡尔曼滤波算法模型建立的近似性，本文讨论了自适应滤波算法和BP神经网络理论，它们是对传统卡尔曼滤波算法的改进和突破。 为了保证观测数据的可靠性，在卡尔曼滤波过程中需要进行故障检测、隔离和系统重构等容错手段，其中故障检测是重点。 最后，本文以智能容错组合导航仿真系统软件对卡尔曼滤波算法和智能容错理论进行了验证。