随着海洋强国战略的推进,水下资源探测,水下工程建设等越来越受到人们的重视。而组合导航定位技术在水下目标跟踪、海洋资源开发、水下自主航行器的定位导航等军事及民用领域具有重要的应用价值。其中基于多源信息融合的联邦滤波定位方法作为组合导航中重要的内容,将直接影响导航系统的工作性能。因此,在水下自主航行器的导航定位技术研究中,对基于多源信息融合的联邦滤波算法进行改进,具有重要的意义和应用价值。而在基于多源信息融合的联邦滤波组合导航系统中,导航子系统的滤波估计结果对组合导航系统的性能有直接影响。提升导航子系统的性能,并对联邦滤波算法进行改进,可以有效地的提高组合导航定位系统的性能。基于此本文尝试对联邦滤波及其导航子系统的滤波算法进行改进。基于水下航行器组合定位中的多源信息融合技术,本文提出了基于改进联邦滤波算法的捷联惯导/多普勒计程仪/超短基线组合导航定位方法。首先,在捷联惯导(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航子系统设计中,基于捷联惯导的误差来源和定位结果的影响机理,采用滤波增益补偿算法对传统的滤波算法进行了改进,提出了基于滤波增益补偿改进自适应滤波技术的SINS/DVL组合导航定位方法。然后,在水下超短基线定位(USBL)系统的研究过程中,针对基阵阵元间信号相位差估计值存在不同程度的误差,导致定位精度较低的问题,从测量误差来源和定位结果的影响机理出发,以最小均方误差为最佳估计准则,用卡尔曼滤波算法来实现信号的降噪,获得高精度的相位差信息,采用了基于卡尔曼滤波算法的超短基线定位方法。最后,采用捷联惯导系统,多普勒计程仪以及水下USBL系统,并应用联邦滤波算法将它们得到的导航信息进行融合,设计了基于改进联邦滤波算法的SINS/DVL/USBL组合导航定位方法,实现了水下航行器多源传感器信息的融合。利用本文的设计方案,设计并完成了水下组合导航定位模型。为验证系统的性能,对改进的联邦滤波器进行了性能测试,将本文设计的改进联邦滤波算法和传统联邦滤波器与SINS/DVL组合导航系统的定位结果进行对比。试验结果表明本文设计的基于多源信息融合的定位方法能够更好地应对复杂任务下的AUV运动状态突变问题,对于长航程情况下误差的发散也可以很好的抑制,而且可以保持较高的精度和稳定性。