随着科技的发展,自主水下航行器协同系统在军事应用领域的作用越来越重要。自主水下航行器的高精度定位是成功执行任务的必要条件之一,然而水下环境不利于电磁波信号的传播,导致卫星导航系统很难对自主水下航行器进行准确定位,而价格高昂的高精度惯导系统不利于大规模应用。因此以搭载高精度导航系统的自主水下航行器为主艇,通过水声设备共享信息并测量相对距离,进而利用数据融合技术提高其余搭载低精度导航系统的从艇的定位能力,开展基于水声测距的自主水下航行器协同定位技术研究具有重要意义。本课题围绕自主水下航行器的高精度定位需求,开展基于水声测距的主从式自主水下航行器协同定位技术研究。深入分析了协同定位系统的可观测性,并在高斯噪声下提出了基于因子图与和积算法的协同定位算法,针对水声测距的重尾噪声问题,设计了基于因子图与最大相关熵的协同定位算法,并首次提出了从艇过程误差的误差参数辨识算法,以提高自主水下航行器的高精度定位能力。论文主要研究内容如下:首先,针对自主水下航行器协同定位系统,建立了协同定位系统的数学模型,并利用扩展卡尔曼滤波实现协同定位。针对自主水下航行器协同定位系统的可观测性,提出了解耦主从艇相对运动的协同坐标系,并在协同坐标系内考虑控制输入的情况下,分别详细研究了单主艇协同定位系统和双主艇协同定位系统的可观测性,并定义了系统的可观测度。基于上述分析,设计了仿真实验对可观测性的分析结论进行验证,仿真结果表明当系统可观测度提高时,定位误差会逐渐收敛,证明了分析结论的正确性。其次,针对高斯噪声环境中协同定位系统传统算法定位误差大且计算复杂的问题,建立了协同定位系统的因子图模型,提出了基于因子图与和积算法的协同定位算法,利用均值和方差在因子图中各节点间的传递完成对从艇定位误差的修正。之后将转换矩阵引入到因子图模型中,提出了改进的协同定位算法,有效降低了协同定位系统的定位误差,并减少了算法的计算量,通过仿真实验及离线的实船实验数据对所提算法进行了验证,实验结果证明了提出的协同定位算法的有效性。再次,针对协同定位系统观测量的重尾噪声严重影响定位精度的问题,分析了水声测距时误差呈重尾分布的原因,并提出了基于因子图与最大相关熵的协同定位算法,将最大相关熵准则引入到因子图模型中作为代价函数,并设计了基于观测误差的自适应核宽度算法,有效抑制了重尾噪声对算法定位精度的影响。在此基础上,提出了一种利用滑动窗口构造观测信息的协同定位算法,设计了基于中值滤波的核宽度确定方法,建立了基于野值在窗口中占有比例来调节窗口大小的自适应窗口算法,为了验证算法的有效性,利用仿真实验及离线的实船实验数据对两种算法进行验证,结果表明两种算法可以有效降低观测量呈现重尾噪声分布时的定位误差。最后,针对以相对距离为观测量的AUV协同定位系统中从艇存在速度误差和航向误差的问题,首次详细分析了这两种过程误差对从艇定位精度的影响,并提出了误差参数辨识算法的因子图模型。在此基础上,分别提出了基于高斯噪声和基于重尾噪声的误差参数辨识算法,在高斯噪声条件下,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对速度误差和航向误差的参数辨识,在重尾噪声条件下,以相关熵作为代价函数实现因子图各节点间信息的更新,抑制了过程误差对定位精度的影响。为了验证算法的有效性,通过仿真实验和离线的实船实验数据对两种误差参数辨识算法进行验证,结果表明两种算法可以有效降低从艇的定位误差,在从艇自主定位时尤其明显。