无人机在执行任务的过程中经受恶劣的电磁环境干扰和人为影响,单一组合的导航系统无法满足无人机平台运动特性和飞行环境对导航系统自主性、可靠性和精度的高要求。为此,本文结合无人机的飞行特性,对基于多源信息融合的容错组合导航技术进行相关研究,以期提出一套适用于无人机的高精度、高可靠性的组合导航方案,为实现无人机的自主导航提供理论依据。首先结合无人机的应用背景和工作特性,构建了基于联邦滤波器的SINS/GPS/CNS/SAR多组合导航方案,针对平均分配的信息分配系数无法满足反映局部状态量差异的缺陷,提出了一种基于优化信息因子的自适应联邦滤波算法,有效提高了导航精度。其次考虑到无人机在运行时出现的故障问题,研究了组合导航系统的故障检测算法。深入讨论了残差χ~2检测算法的算法原理,针对其对小值缓变故障检测不灵敏的缺陷,提出了基于特征值提取和改进阈值相结合的改进残差χ~2检测算法,有效地提高了系统对缓变故障的检测能力。进一步考虑缓变故障对子滤波器的局部状态量间影响的差异性,在深入研究序贯概率比检测算法的基础上,提出了基于序贯概率映射的自适应容错组合导航算法,通过序贯概率比构造反映信息故障水平的局部状态量的质量值,并根据质量值的结果进行自适应信息融合,有效地提高了缓变故障条件下多源信息融合导航系统的容错性。最后论文在上述多源信息组合导航的融合算法和两种故障检测算法的基础上,开展了无人机基于多源信息融合的容错组合导航仿真性能验证研究,设计搭建基于多源信息融合的容错组合导航的数字仿真系统,为实现无人机的容错导航提供仿真验证。