当无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)依赖多普勒计程仪(Doppler Velocity Log, DVL)进行航位推算导航时,实时获取海流信息与速度信息是UUV水下长航程隐蔽航行导航定位的重要保障。速度信息包含的误差将导致航位推算导航产生误差,特别地,海底地形的剧烈变化或DVL发生故障将导致UUV无法获得速度信息,此时就需要其他辅助手段来估计自身速度进行航位推算。精确的动力学模型能够提供有效的UUV对流速度信息,该速度信息结合海流速度即可得到UUV对底速度信息。因此,海流信息的估计对UUV仅能获得对流速度的导航定位有重要作用。为此,本文开展了基于UUV动力学模型的流速与航速估计方法研究。本文主要对以下几个方面进行了研究:首先,采用非线性小波变换阈值法对传感器测量数据进行预处理,为后续工作的顺利进行提供条件。通过分析DVL测速时存在的误差,采用适用于刚体旋转的自适应辨识方法对DVL的安装偏差角进行校正,并设计仿真实验验证方法的可行性。采用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法对UUV真实航速进行估计,提高DVL的测速精度。其次,考虑传感器数据进行融合时的时间配准问题,采用改进的插值法将各传感器测量数据配准到同一采样频率上,提高数据融合的的实时性和精确性。针对DVL有效时的海流速度估计问题,采用微扰法得到UUV速度误差状态方程,基于此方程设计动力学模型辅助DVL的卡尔曼滤波估计方法,并利用海试试验数据进行仿真实验,验证方法的可行性。再次,针对DVL无效时的航速估计问题,通过分析海流速度、动力学模型输出速度及UUV对底速度之间的矢量关系,并考虑到UUV航速可能发生改变,设计基于动力学模型的指数加权递推最小二乘估计方法,并利用海试试验数据对所设计的方法进行仿真实验,验证所设计方法的可行性。最后,利用海试试验获得的两种典型任务试验数据,通过本文所设计的基于动力学模型的估计方法对流速与航速进行估计,并运用于DVL失效时的导航定位仿真实验,并将导航结果与海试试验数据进行对比,验证所设计方法的可行性。