极地地区精确导航方法是支撑极地地区科学考察、军事活动和商业活动的核心技术之一。当前惯性导航方式受传统坐标系编排限制,在极地地区存在航向角误差和经纬度误差放大问题;当前卫星导航方式在极地地区面临可见卫星低仰角问题,其极区可用性受到限制。本文针对单一导航方式在极区的应用限制,采用不限于惯性导航和卫星导航的多种导航源传感器构成组合导航系统,研究其中的误差来源和误差改正模型、状态估计自适应滤波器设计、基于坐标系统一和时间配准的多源信息融合等核心问题。从问题分析、理论推导、算法验证等方面,为建立更可靠的极地地区精确导航和时空信息服务系统提供了新思路。根据极地地区应用环境特点,选取惯性导航、卫星导航、天文导航、多普勒测速仪构成极区运载体组合导航系统信息融合框架结构,并以北极航道下的船舶航行问题为主要分析和仿真验证背景。在分散化信息融合体制下,本文设计的系统结构主要包括传感器层级、两传感器融合层级和多传感器融合层级,从这三个层级拓展开来构成论文的主要研究内容。在传感器层面提出极地地区卫星导航信号低仰角对流层延迟改正精化模型。从改善传感器源误差和极区可用性的角度,针对极地地区可见卫星仰角低、对流层延迟成为卫星导航最主要误差来源的问题,研究极地地区卫星低仰角对流层延迟改正精化模型,以降低卫星导航接收机对卫星截止角的要求。针对传统延迟改正模型依赖当地气象参数的问题,提出一种基于非线性假设理论对流层延迟进行时空参数化表示,继而对全球对流层干延迟模型、湿延迟模型、总延迟模型进行黑箱建模,提出一种栅格化的全球导航卫星系统对流层天顶延迟改正模型。以实测参考站数据为基准的模型检验结果证实了模型的有效性,对检验结果的纬度分析表明模型在极地地区的对流层延迟改正精度优于现有模型。针对任意坐标点任意高度任意时刻的对流层天顶延迟改正问题,提出了插值方法和精化模型。将提出的天顶延迟模型与维也纳映射函数相结合,得到一种适用于极地地区卫星低仰角情况下的斜延迟改正模型,卫星仰角低于10°时的检验结果证明了所提出模型的先进性,为当前星座下改善卫星导航系统极区可用性提供了理论方法和模型验证。在两传感器融合层面提出基于交互式双模型和自适应滤波的信息融合算法。在进行两传感器融合时,针对极地地区惯性导航在传统地理坐标系下寻北困难和经线收拢问题,研究了横向坐标系用于极区坐标系统一和信息融合的可行性,提出了通用的两传感器信息融合体制和基于自适应滤波器的融合算法。针对极区传感器量测过程潜在的非平稳或非高斯量测噪声,以及坐标系转换过程中量测噪声的变化,提出了一种量测噪声协方差矩阵动态估计方法。基于该量测噪声动态估计方法和交互式双模型结构的自适应滤波器,可以根据双模型概率的动态更新对滤波结果进行交互融合输出。仿真结果表明在几种非典型量测噪声条件下,所提出的两传感器信息融合算法性能优于现有主流滤波器算法性能,可提供更高的导航信息精度,同时对动态变化的量测噪声环境表现出良好的自适应能力。在多传感器融合层面提出基于性能退化指示器和时间配准的异步信息融合算法。从多传感器信息融合的角度,对两传感器融合结果进行再融合以寻求最优融合结果并提高系统鲁棒性。针对两传感器融合子系统性能退化对融合中心输出结果的负面影响,提出一种基于性能退化指示器的同步信息融合算法,通过一定的信息共享因数分配策略,对各子系统置信度水平进行实时评估以改变其共享到融合中心的权重。针对多传感器数据更新率不同的异步问题,提出一种考虑置信度水平的时间配准方法和相应的异步融合算法;当置信度水平提前获并存储为电子地图形式时,提出置信场的概念和相应的异步融合算法。通过在仿真场景中引入子系统性能退化和短时不可用现象,仿真结果证实了所提出三种同步或异步信息融合算法的有效性、鲁棒性。最后,本文首次在导航领域探索了一种基于集成学习的多传感器同步信息融合网络,通过学习子系统估计协方差矩阵“图像”和融合最优性之间的关系,改善组合导航系统在面对突发故障时的性能波动。