为建设海洋强国,推动海洋科技发展,无人船领域研究得到了广泛关注。无人船作为一种自主导航控制的海上智能化平台,组合导航系统信息融合技术成为提高导航系统精度和可靠性的关键。本文基于分布式滤波算法进行无人船组合导航系统信息融合研究,解决组合导航信息融合中的异步多速率问题、不可靠测量问题等,提高了组合导航系统的可靠性与精确性。首先,通过捷联惯导系统、全球定位系统、电子罗盘组成无人船组合导航系统,采用联邦卡尔曼滤波器进行组合导航系统的信息融合,解决了局部故障干扰对组合导航系统可靠性的影响;针对联邦卡尔曼滤波信息分配原则对滤波精度的影响,采用最优自适应因子求取方法来表示信息分配因子,研究一种最优自适应联邦卡尔曼滤波算法,增加了联邦卡尔曼滤波器的自适应性。仿真结果和比较分析验证了所采用的最优自适应联邦卡尔曼滤波算法的可靠性和优越性。然后,为解决无人船组合导航系统信息融合过程中的不可靠测量问题,通过创新序列定义衡量方法判断量测信息的可靠性,降低了不可靠测量问题对导航精度的影响;针对噪声的相关性影响,根据正交投影定理构造局部卡尔曼滤波器,采用最优分布式融合算法进行组合导航系统信息融合,实现了无人船组合导航系统的高精度导航。仿真结果和比较分析验证了所采用的信息融合算法的有效性与优越性。最后,为解决无人船组合导航系统信息融合过程中的异步多速率问题,采用多尺度系统模型,实现了无人船组合导航异步多速率系统的信息融合,提高了无人船组合导航系统的可靠性与精确性;针对噪声相关性影响下滤波器间交叉协方差计算量大的问题,采用一种基于协方差交叉的最优分布式融合算法,提高了信息融合后的导航精度。仿真结果和比较分析验证了所采用的信息融合算法的有效性和优越性。