自主水下航行器(AUV)在海洋环境调查与勘探领域极具重要性,特别是在常规海洋考察船无法进入的海域,AUV的重要性更加凸显。AUV融合了传感器技术、人工智能、自动控制、模式识别、信息融合以及系统工程等多学科的研究成果,目前学科的发展速度很快。本文重点研究AUV多源观测数据的融合方法以及融合数据在AUV系统中的实时应用技术,研究内容和结果如下：1.介绍了AUV多源观测数据融合技术在海洋环境测量中的重要意义；阐述了AUV系统在海洋测量技术方面的发展现状；最后分析了AUV多源观测数据融合理论的研究背景及意义。2.根据AUV感知系统信息的来源,分别从AUV系统内部与外部两方面进行感知系统描述；通过细化感知模型,建立准确的环境信息模型。3.研究了小波变换去噪方法在AUV海试观测数据中的应用。小波变换去噪方法在对信号去噪时,可以保留信号的高频细节成分。通过对AUV海试观测数据进行去噪处理,证明小波变换方法能够达到AUV海试观测数据的处理要求。4.研究了AUV多源海试观测数据融合方法。AUV单源传感器测量的海洋环境信息是孤立的,本文建立了一套多源异步数据融合方法。通过对海流剖面信息与导航信息的融合处理,验证该融合方法的合理性。5.提出了一种在DVL数据失效的情况下,海流信息辅助AUV导航的方法。在DVL声纳数据有效期间,建立一个“AUV速度-海流信息”关系库；一旦DVL声纳数据失效,则根据建立好的关系库以及实测的海流信息,估算当前的AUV速度。通过仿真验证,该方法计算得到的AUV速度准确度较高。