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为了准确可靠地对船舶进行定位，船舶导航系统必须提供足够准确和可靠的位置、速度和姿态等信息，因而精度和可靠性是衡量一个导航系统的准则。随着导航技术和控制理论的发展，组合导航系统拥有众多的导航传感器模块，已经构成了一个多传感器导航信息系统。信息融合方法是解决多传感器信息综合处理问题强有力的手段。通过多源信息的最优融合，能够有效地提高组合导航系统的精度和可靠性。 本文以推算航位、GPS、劳兰C这三种导航技术组成的组合导航系统为对象，深入研究了信息融合技术，主要是卡尔曼滤波技术、联邦滤波技术和自适应滤波技术在组合导航系统中的应用。首先简要介绍了信息融合与组合导航的基本原理和应用情况；分析了推算航位、GPS、劳兰C三种导航系统的定位基本原理，比较它们的优缺点；其次通过对集中式卡尔曼滤波技术、联邦滤波技术、自适应滤波技术、导航数据预处理技术的研究，使用集中式卡尔曼滤波技术、联邦滤波技术设计了三种舰船用组合导航系统，提出两种自适应滤波技术，并用Matlab分别对它们进行了仿真研究。仿真结果表明：卡尔曼滤波能显著提高组合导航系统的精度，联邦滤波能够降低计算量，提高组合导航系统的容错性能，并且不会降低卡尔曼滤波的精度，而自适应滤波技术则能克服常规卡尔曼滤波的缺点，提高导航系统适应真实环境的能力。