为提高自主水下航行器的导航精度，比较目前AUV常用的水下导航方式，将捷联式惯性导航系统与地球物理导航系统相结合构成水下无源组合导航系统。采用容错联邦卡尔曼滤波对各子系统信息进行故障诊断、系统重构和融合。针对传统的χ2检验法不能确定故障具体原因，而仅能判断量测信息是否有效的缺陷，提出利用神经网络辅助χ2检验法进行故障诊断。通过对水下组合导航系统算法进行仿真分析，结果表明该算法能够快速、准确地判断系统故障源，通过故障隔离和系统重构，使系统在故障情况下依然保持正常工作。