本文研究了小型AUV水下组合导航系统所涉及的几个关键技术：导航器件误差参数的辨识与滤波、航姿参考系统的姿态解算以及组合导航系统的信息融合策略。小型AUV的组合导航系统由于受到艇体体积和成本的限制,往往选用体积小、成本低、功耗小的MEMS惯性器件,以及体积和功耗均较小的Doppler测速仪。这些导航器件虽然能够满足小型AUV的机械与电气特性要求,但是往往测量精度低。采用上述导航器件构成的组合导航系统不但定位精度低,甚至会影响AUV的制导与控制系统的稳定性。论文的前半部分主要就是针对小型AUV采用的导航器件上述问题展开研究。首先在对MEMS惯性器件的确定性误差进行标定后,根据经典Allan方差技术,分别根据直接采样和交叠采样技术推导了递推Allan方差辨识算法,使得MEMS惯性器件随机误差参数的在线辨识成为可能。然后运用时间序列分析技术建立了组合导航系统中相控阵Doppler测速仪的噪声模型,并借鉴S面控制算法提出了适用于小型AUV的Doppler测速仪的Kalman滤波器。最后针对小型AUV采用的航姿参考系统中电子罗盘子系统需要进行自差校正的问题,提出了一种基于UT变换的强跟踪UKF算法,随之又改进了算法中渐消因子矩阵的计算方法,并又将噪声参数在线估计技术引入到该算法中,使得该算法不但自适应性好而且鲁棒性强,解决了小型AUV在海面进行自差校正时遇到的海浪干扰问题,提高了UKF算法对自差参数的辨识能力。在随后的章节中,运用频域内连续信号的分解与重构技术,基于FFT算法提出了角速率输入下的频域姿态解算方案,并在Matlab仿真环境下实现了频域姿态解算方案,通过与四元数微分方程的四阶龙格-库塔求解方法相比,该算法能够有效减小载体做圆锥运动时姿态解算存在的圆锥误差,提高系统的姿态解算精度。组合导航系统中电子罗盘子系统虽然精度较高,但在小型AUV运动过程中,往往会受到非重力加速度的干扰,导致其输出的航姿信息产生较大的跳变误差。而基于MEMS陀螺组件解算得到的航姿信息虽然不易受非重力加速度的干扰,却存在较大的积累误差。基于上述特点,采用自适应加权算法,将电子罗盘输出的航姿信息与基于MEMS陀螺组件解算得出的航姿信息相融合,平滑了电子罗盘输出的水平姿态角和航向角,提高了整个航姿系统的动态性能。最后针对小型AUV的水下组合导航系统在海流干扰下存在模型误差的问题,提出了一种带模型误差的自适应UKF算法,该算法基于虚拟噪声的思想,利用次优MAP估值器对虚拟噪声的统计量进行实时估计,提高了小型AUV导航系统的定位精度和滤波能力。