在海洋开发、海难搜救和海洋军事等领域,自主式水下无人航行器有着十分广阔的应用前景。国内外自主式水下无人航行器的研究及开发人员对于航行器的水下导航方面极为重视,已经在该领域取得了不少成果。水下无人航行器发展的关键技术之一在于高精度的导航定位问题。高精度的导航定位不仅仅是水下无人航行器获取有效信息的必要条件,同时也决定了水下无人航行器是否可以安全作业及返回。人们将不同种类的导航系统组合起来用于提高导航定位系统的效率与精度。因此,研究组合导航系统及其数据融合算法具有重要意义。　　本文根据低成本高精度导航模块的设计需求,以航位推算为基础,分析各传感器工作原理和误差来源,建立水下无人航行器组合导航实用系统模型,研究基于 GPS、多普勒测速仪和陀螺构成的水下组合导航定位算法问题。　　为解决由传感器的测量误差等因素导致的航行器在水下自主航行时不能满足长时间导航定位的问题,对航位推算算法进行了研究,针对水下航行器在长时间航行中曲率半径的变化,采用地球参考椭球体作为地球几何形状的数学描述。为了得到高精度、高可靠性的导航信息,根据已建立的数学模型分别对小波分析、最小二乘法和卡尔曼滤波三种滤波方法进行了相应的算法推导和仿真实验。仿真结果表明:小波分析、最小二乘法和卡尔曼滤波三种滤波方法对水下无人航行器导航定位过程中噪声抑制有较好的效果,提高了导航的精度。　　为了进一步提高水下航行器的导航定位精度,研究了水下导航多传感器数据融合技术,设计了一个基于多种滤波偏差的加权数据融合算法,并将小波分析、最小二乘法和卡尔曼滤波三种滤波方法的仿真结果与基于多种滤波偏差的加权数据融合算法的仿真结果进行比较,得出后者具有更高的导航精度和更好的导航效果。　　文章最后对研究内容进行了全面的总结,并指出进一步的研究方向。