水下无人航行器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)作为探索海洋的重要手段,在民用和军用领域得到广泛应用。UUV工程化和实用化的关键技术之一是水下导航技术。由于水下声学导航技术能够兼顾深海和浅海、能实时提供绝对坐标信息,在水下无人航行器导航中占据了重要的地位。如何提高导航精度、保证导航数据稳定是声学导航技术的重点和难点。本文围绕基于长基线声学导航技术的水下无人航行器自主导航问题展开研究,重点研究了导航模型及解算方法、声线修正方法、自主可靠跟踪方法等关键技术,以期为水下无人航行器的实时、高精度、可靠自主导航提供技术支撑。关于导航模型及解算问题,本文针对长基线声学导航中的有源和无源两种工作模式,分别探讨了传统导航模型中UUV运动引起的模型失配误差,提出了相应的导航改进模型,并研究了用于模型求解的线性解算方法和优化解算方法。论文给出了上述研究的理论推导过程和仿真对比分析结果。仿真结果验证了改进模型及解算方法的有效性。关于声线修正问题,本文基于声线弯曲对声学导航精度的影响机理,研究了最早抵达准则下基于高斯波束本征声线搜索方法的有效声速估计方法,分析了浅海、深海有效声速的空间变化特征,并探讨了基于有效声速的声线修正方法。仿真结果表明,该声线修正方法可明显降低声线弯曲引起的导航误差。关于自主可靠跟踪问题,本文针对UUV导航数据受平台噪声、外界干扰影响大、实时导航数据误差大或可能存在野值的问题,通过理论和仿真分析研究了标准卡尔曼滤波和灰色自适应滤波两种航迹跟踪方法。研究结果表明,两种方法均可有效实现航迹跟踪,但标准卡尔曼滤波方法对机动运动目标模型选择有很强的依赖性,而灰色自适应滤波方法则不需要机动运动目标模型和噪声统计特性,方法相对简单,实时性较好。最后,本文对海试实测数据进行了处理,计算了实测水文下的有效声速,给出了有源和无源两种工作模式下的导航轨迹、跟踪结果和精度对比分析结果。数据处理结果验证了本文上述方法的可行性和有效性。