随着人们对于海洋的日益重视,集传感技术、通信技术以及信息处理技术于一身的水声传感器网络,被广泛地应用在水下相关研究中。水下目标定位作为水声传感器网络的一个重要应用,其目的是为了获得对于水下目标的位置估计,能够为后续的水下研究提供位置参考。然而,水下的复杂环境以及噪声等因素的存在,给目标定位任务增大了难度。本文从实现水下目标精确定位的角度出发,利用水声传感器网络的优势,通过设计一致性优化算法,将目标信息进行融合处理,从而减弱测量误差及噪声的影响,提高了目标的定位精度。首先,分析水下环境对于目标定位的特殊影响,总结得到适合水下目标定位任务的传感器网络结构。并且考虑测量信息的误差不可避免的问题,在使用传统的三边定位法实现非合作目标定位时极易会出现无解的情况,直接导致了水下非合作目标定位任务失败。为此,充分利用传感器网络的测量信息,设计了基于区域最优解的非合作目标定位算法,从信息优化的角度实现了对于目标位置的估计,从而避免了由于测量误差引起的目标定位失败的问题。仿真实例验证了算法的可行性。其次,针对非合作目标定位过程由于测量误差和噪声而导致的定位精度降低的问题,提出了基于水声传感网络的水下非合作目标一致性估计算法。在区域最优解定位结果的基础上,利用传感网络内节点间的信息交互,将多个定位结果进行一致性融合,消除了测量误差和水下噪声影响,提高了水下非合作目标的定位精度。对应的理论证明和仿真结果验证了定位算法的有效性。最后,对于水下合作目标的精确定位问题,从状态估计的角度,进一步设计了基于动态传感网络的水下合作目标协同定位算法。利用传感器节点间的协作,扩展了测量信息的获得途径。通过将获得的多种测量信息带入到一致性无迹卡尔曼滤波算法中,从而实现了对于目标位置的精确估计,避免了求解定位方程中可能出现的无解情况。仿真验证了整个定位算法的可实施性。