随着科技和制造工艺的不断进步，众多新型导航传感器不断问世，面向新型传感器的多源导航系统和基于冗余信息的容错算法成为军事领域迫切需要研究的重点。多源导航传感器信息的网络化智能匹配与容错技术是指在未来战术武器高精度导航过程中，运用传感器网络融合理论，来实现来自多个信息源的信息统一合并的智能融合方法，是信息融合技术发展的重要方向之一。信息的智能匹配与融合过程，关系到整个导航系统的效率与融合信息的准确性、可靠性和容错性能。论文主要研究内容包括以下几个方面：1、给出用于局部传感器组的多重对称渐消容错滤波器，实现对传感器故障的高效检测、提高系统鲁棒性，为多传感器全局最优冗余匹配和容错算法提供合理判据。2、研究用于多源导航传感器组的全局分层多级最优冗余匹配模型和具有FDIR(故障检测/排除/重置)功能的容错算法，高效地分配多源传感器导航数据，并针对应用需求，开展导航信息更新非等间隔情况下的信息重叠式融合算法，增强模型和算法的可行性。3、以DBN（动态贝叶斯网络）理论为基础，结合上述提出的模型和算法，对多源传感器信息进行网络化智能匹配，对局部容错滤波估计检测功能、全局FDIR平滑重构功能和导航信息选取功能进行封装，实现多源导航传感器信息的优选匹配与融合。4、结合应用需求，进行数学仿真分析，对系统的原理、算法和可行性给予验证和分析，为进一步的工程实验奠定基础。