随着世界各国对海洋资源的重视与日俱增,海洋军事和水声工程技术获得了飞速发展。在现代海战中,对目标进行精确定位及跟踪是对无人潜艇器及水下机器人等目标打击的必要前提,而传统的水下单节点探测系统已经无法完成精确定位及跟踪的目的,基于水下多节点的协同探测系统应运而生。本文重点研究一种在水下多节点布局模式下的协同定位及跟踪算法,旨在有效提高目标定位及跟踪精度。首先,基于阵列中不同水听器采集到的目标回波信号,建立了接收目标信号的数学模型,采用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法,实现了单节点下目标角度估计。在此基础上,结合高斯牛顿迭代法,设计了一种融合多节点目标角度信息的协同定位算法。仿真结果表明:设计的协同定位算法在低信噪比下提高了目标定位精度。另外,探讨了不同编队形式及节点数目对协同目标定位精度的影响。针对水下环境中声速未知的情况,理论分析声速变化对基于MUSIC的协同定位性能影响的基础上,进行了仿真验证。然后,针对基于高斯牛顿迭代法设计的融合协同定位算法的定位精度和时效性问题,设计了一种基于粒子群优化的协同定位算法,探讨了不同节点数量及节点布局模式对目标协同定位的影响。数值仿真分析表明:基于粒子群优化的协同定位算法在目标定位精度、算法寻优成功率和平均迭代次数等性能方面都得到了改善与提高。最后,考虑实际应用中目标可能出现的不同运动模型,分别设计了基于多节点融合的扩展卡尔曼滤波和交互多模型扩展卡尔曼滤波算法,进行目标协同跟踪,预测目标可能的运动轨迹。通过仿真分析验证了设计的改进融合跟踪算法能够实现目标的有效跟踪。