伴随着现代科学技术的发展，自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）无论在军用还是民用方面都有着广泛的应用。导航技术是实现AUV自主航行的关键，导航系统必须提供远距离及长时间范围内的精确定位、速度及姿态信息。本文对以捷联式惯性导航系统（SINS）为核心的自主式水下航行器组合导航技术进行了研究，并实现了组合导航系统的设计与仿真。主要研究工作如下：首先，研究分析了捷联式惯性导航系统的基本导航原理和算法，进行了捷联惯导系统基本的位置、速度、姿态的公式推理，并研究了惯导系统的误差特性，给出了对应的误差方程。其次，在Matlab环境下，对捷联式惯性导航系统进行了仿真，整个仿真系统包括模拟运载体轨迹发生、惯性器件的仿真输出以及捷联惯导系统的导航解算等。以惯性器件的仿真输出作为捷联惯导系统导航解算部分的输入进行解算，进而比对模拟的轨迹数据而得出捷联惯导系统解算的误差。仿真结果表明捷联惯性导航系统的误差随时间增长而积累，符合其自身的性质。再次，研究了卡尔曼滤波在组合导航中的应用，针对自主式水下航行器水下潜行阶段采用SINS/DVL（捷联惯导/多普勒）组合导航方式，给出了组合导航系统的状态方程和量测方程，设计了卡尔曼滤波算法并进行了仿真，仿真结果表明经过SINS/DVL融合后的系统基本可以满足水下导航的要求，但如果航行时间过长，导航定位的精度仍会下降，需要采取其他导航措施辅助。最后，针对自主式水下机器人水面校准阶段采用SINS/GPS导航组合方式，采用了平时工程中较为常用的基于位置、速度信息组合的浅组合模式。建立了组合导航系统滤波的状态方程和量测方程，设计了输出校正间接法的卡尔曼滤波算法和sage-husa自适应卡尔曼滤波算法，仿真结果表明由于GPS位置和速度信息的引入，一定程度上克服了捷联惯导系统误差状态发散现象，提高了导航精度。同时通过两种算法的对比，sage-husa自适应卡尔曼滤波算法则具有更高的滤波精度和稳定性，能够更好的满足长时间远距离导航的要求。