水下目标定位导航是海洋开发活动与海洋技术发展的基础，在海洋工程建设、海洋地球物理研究、海洋气候环境调查、国家海洋权益维护等领域具有广泛应用。受海水屏蔽，GNSS信号不能直接在水下工作，水下传播主要采用声波信号，水下声学定位系统在水下目标定位导航中应用广泛，但仅依靠水下声学定位系统，无法得到水下目标的绝对位置，且要么定位精度较低、要么操作繁琐。基于GNSS-A（GNSS-Acoustic）浮标的水下定位系统，是将先进的卫星定位导航技术和水下声学定位导航技术融合，具有设备体积小、定位时间短、定位精度高、布放回收方便等优点，应用前景广阔。　　本文首先介绍了常用的水声定位计算模型，基于非差分定位模型展开研究。对水下声学定位误差来源进行了分类介绍，重点研究了声速误差的产生原因及影响特点，同时，分析研究了浮标网络对定位精度的影响。　　其次，介绍了声速改正算法，分析了常梯度声线跟踪的Harmonic平均声速法与严密公式法的差别，针对目标可变深度情况下等效声速剖面法计算精度低的问题，提出了一种等效声速剖面迭代法，实验发现改进方法基本达到了常梯度声线跟踪法的精度水平，且计算效率更高。　　再次，采用基于GNSS-A浮标的水下定位系统，在已知声速剖面的情况下，针对未知波束入射角的声速改正问题，提出了一种基于等效声速剖面的入射角与位置迭代算法。在未知声速剖面的情况下，构建了一种搜索声速梯度的水下定位系统，实现了无声速剖面的定位计算，通过仿真实验，在水深500米时，静态目标定位可达到分米级的精度。　　最后，介绍了运动模型的构建方法和卡尔曼滤波理论，针对水下目标的运动特点，通过仿真实验对各运动模型的适用条件进行了研究，总结出Singer模型参数的取值范围，比较了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的精度和效率，通过仿真实验，在水深500米时，采用“当前”统计模型和无迹卡尔曼滤波，可达到1米的动态定位精度。