高空长航无人机以能够昼夜持续空中侦察和监视、执行战略或战役侦察任务的特点，成为无人机研究领域的热点，其平台运动特性和飞行环境对导航系统自主性、可靠性和精度提出了极高的要求，单一组合的导航系统无法满足。为此，本文结合高空长航无人机的飞行特性，对以惯性/卫星为基础的多传感器高精度容错自主导航技术展开相关研究，以期提出一整套适用于高空长航无人机的高精度、高可靠性的多传感器组合导航方案和算法，为高空长航无人机的自主导航实现提供理论基础。本文针对高空长航无人机的长时间飞行特点，深入研究了一种基于可观测度分析的惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波方法。在分段线性定常系统可观测度分析方法基础上，研究了一种抛开观测量的改进方法，从而消除了观测量不同对组合系统可观测度的影响。通过对可观测度进行归一化处理，将其引入到惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波反馈修正中，有效的提高了导航精度。本文以惯性/卫星组合导航系统为基础，引入了具有高度自主性的天文导航系统（CNS）和SAR图像匹配导航系统，构建了基于联邦滤波器的INS/GPS/CNS/SAR多组合导航方案，针对当前标量形式的信息分配系数无法实时反映每个状态变量真实情况的缺陷，提出了一种基于系统误差协方差矩阵特征值和系统可观测性矩阵奇异值的动态矢量信息分配方案，使每个系统状态变量均可实时得到不同的信息分配因子；并针对矢量分配系数会导致协方差阵不对称问题，提出了改进分配方法。本文所提出的自适应滤波方案有效提高了长时间动态环境下的滤波器估计精度，改进了导航系统性能。结合高空长航无人机对导航系统高可靠性的要求，研究了系统级的故障检测算法。深入讨论了残差2检测和序贯概率比（SPRT）检测算法原理，针对残差2对小值软故障检测不灵敏、SPRT算法无法准确获知故障结束时间的缺陷，本文提出了一种残差2-SPRT联合故障检测算法，根据两种故障检测方法的检测结果，设计系统故障判决器，有效提高了系统的故障检测能力及灵敏度，增强了组合导航系统的可靠性。在多传感器组合导航系统高精度、高可靠性理论、方案和算法的研究基础上，本文还设计实现了多源信息高精度容错自主导航仿真系统，为高空长航无人机自主导航技术提供了良好的验证平台。