海洋占地球表面积百分之七十一，海洋拥有丰富的自然资源，因此海洋探索具有重要意义，水下航行器是海洋探索的重要工具，目前SINS/DVL组合导航系统是水下航行器广泛应用的水下组合导航技术。虽然SINS/DVL组合导航系统没有卫星导航系统在水下无法接收信号的缺点，但因为捷联惯性导航系统(SINS)和多普勒测速系统(DVL)的安装和水下复杂多变的环境等因素，导致SINS/DVL组合导航系统存在导航误差。本文以此为研究背景，充分考虑SINS/DVL组合导航系统安装偏差角、杆臂误差以及洋流影响，应用变结构多模型算法，深入研究了SINS/DVL组合导航技术。
　　首先，本文简要介绍了导航系统中常用的坐标系、SINS导航基本原理和DVL测速基本原理；推导了SINS的微分方程，并根据微分方程进一步推导了SINS的误差方程；对SINS的误差源和DVL测速误差进行了分析，并构建了惯性传感器模型和DVL误差模型，为下文SINS/DVL组合导航技术的研究打下基础。
　　然后，本文对卡尔曼滤波理论进行了相应的阐述，并推导了标准卡尔曼滤波方程，选择了扩展卡尔曼滤波作为本文SINS/DVL组合导航的基本滤波方法。深入分析因SINS与DVL安装位置不一致导致的安装偏角和杆臂误差后，提出了两种不同方案对安装偏角和杆臂误差进行标定和补偿，并通过仿真和实验，对比分析两种方案的优劣。
　　最后，本文深入研究了基于变结构多模型滤波的SINS/DVL组合导航方法。考虑因在水下复杂环境下DVL测速受洋流影响而导致SINS/DVL组合导航系统产生导航误差的问题，本文构建了一阶马尔科夫过程的洋流模型；同时考虑到多模型滤波理论处理多模型系统中的诸多优势，利用多模型滤波方法解决因洋流多变而产生巨大模型集的问题，然后针对为解决因洋流影响导航性能而设计的基于交互式多模型滤波的SINS/DVL组合导航方法计算量庞大、效费比低的缺点，提出了基于变结构多模型滤波的SINS/DVL组合导航方法，通过设置合理的仿真条件，加入量测速度噪声，验证了在解决洋流噪声问题上提出的基于变结构多模型滤波的SINS/DVL组合导航方法的导航性能和效费比明显优于基于交互式多模型滤波的SINS/DVL组合导航方法。