随着航空航天技术的发展需求,给载体配置多种导航设备已经成为一种发展趋势。并且没有任何导航设备能够适应所有的应用场合,在此情况下导航系统从简单的提供定位参数发展成为导航系统、测量系统相结合,能够提供精确位置和军事测量等各种数据的组合导航系统。组合导航系统具有互补导航设备的冗余信息,可适应更为苛刻的导航工作环境,具有更高的导航精度和鲁棒性。本文的研究对象是为组合导航系统提供信息的传感器,采用了一种智能的方法对传感器的故障进行诊断,当某一个传感器发生故障时,采用其他的设备提供信息,避免了硬件冗余方法开支大的缺点。论文在查阅了大量资料的基础上,对故障诊断的方法进行论证,分析了故障诊断的过程及故障诊断的意义。介绍了小波变换和神经网络的知识。对小波神经网络故障诊断进行了仿真研究,主要针对惯导系统中的设备陀螺仪发生的故障进行了仿真研究。通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入。对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断。对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型。采用紧致型小波神经网络进行故障诊断,将小波和神经网络融合在一起,用小波函数作为BP神经网络的神经元函数。对传感器进行故障诊断,通过对GPS和DVL进行仿真研究,采用小波神经网络来进行故障诊断,克服了BP神经网络的缺点,学习速度提高了50%。对小波神经网络进行测试,小波神经网络可以准确地诊断出系统的故障。