导航定位是水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)完成作业任务的前提保证。导航定位的精度对于UUV作业性能有着重要影响。在UUV执行水下作业,或在其他无法使用GPS进行导航定位的情况下,只能依靠传统的导航定位方法如航位推算(Dead Reckoning,DR)和捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)等。这些传统的导航定位方法由于自身的工作机理,不可避免的存在导航误差的累积,在UUV执行长航程水下作业时,会导致导航误差过大。为此,引入基于水下应答器定位(Underwater Transponder Positioning,UTP)的声学辅助定位方法,用于实现对UUV导航定位误差的校准,提高导航定位精度。在UTP辅助UUV导航误差校准中,UTP工作流程,解算方法,以及可观测性条件是实现定位的基础;应答器坐底坐标的校准及系统误差分析是减小定位误差的前提;滤波发散抑制算法以及多传感器组合导航算法是提高导航定位性能的保证。本文重点对以上几个方面进行研究,论文的主要工作有:针对UTP定位实现问题,介绍UTP定位原理、构成、以及解算方法;利用非线性系统可观测性判据,详细分析UTP定位可观测性条件;利用容积卡尔曼滤波进行UTP定位滤波。针对应答器坐底坐标校准问题,提出一种竞争粒子群算法,在粒子进化过程中,每个粒子沿不同进化方向,分别产生两个同源子粒子,并对其进行比较,保留较优的子粒子进行下一代的进化。同时,引入学习因子自适应调整算法,保证搜索的多样性。该改进算法用于应答器坐标解算可获得较高的精度。然后,对传感器安装偏差、测量误差、声线弯曲、信号收发点不同等因素对定位精度的影响进行分析。针对滤波发散抑制问题,分别从计算误差,观测噪声模型不准确,系统状态模型不准确三个方面进行滤波器设计。针对计算误差容易导致误差协方差无法保证非负定性的问题,对协方差阵进行平方根分解。针对观测噪声模型不准确问题,利用变分贝叶斯推断原理估计观测噪声协方差,并提出一种变分调节因子调整方法以保证滤波性能。提出利用变分贝叶斯推断原理直接估计观测协方差,从而获得更高的滤波精度。针对系统状态模型不准确问题,提出变分贝叶斯状态协方差估计滤波算法。针对观测噪声模型与系统状态模型均不准确的问题,将变分贝叶斯估计观测协方差和估计状态协方差相结合,利用收敛性判据在两者之间切换,构成变分贝叶斯混合滤波。针对多传感器数据融合问题,采用异步贯序块结构形式,利用小波多尺度变换,将信号分解到不同尺度上分别进行滤波融合,再进行小波重构,得到异步多尺度贯序块滤波算法。为进一步提高滤波精度,提出异步多尺度贯序块加权滤波算法,对信号进行加权滤波。针对滤波发散问题,将变分贝叶斯混合滤波引入异步多尺度贯序块加权滤波算法中。最后对所提算法的有效性进行仿真验证。