水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle，UUV)是重要的海洋装备，其发展遵循着两个重要的方向，一方面是从其航行环境而言，UUV未来必将向着更远更深的海域航行，这也就会涉及到UUV在极区航行的相关问题;另一方面，UUV必将向着更加智能化、更高效率的方向发展，以应对日益复杂的任务需求，这也就会涉及到多UUV协同作业的问题。本文将遵循着UUV的上述两个发展方向，针对传统导航算法的失效性，以提高UUV极区导航精度为目标，以UUV极区导航的热点问题和关键问题为方向，对UUV极区导航的关键技术展开研究。
　　北极地区蕴含着丰富的自然资源和矿产资源，对北极地区的探索与开发具备一定的现实价值。另外，从北极地区的地理位置来看，它是连接太平洋和大西洋的最便捷的海上通道，是与世界上几个比较有影响力的大国距离最近、航程最短的地区，北半球国家的安全与北极地区息息相关。因而，北极地区的探索与开发还具备一定的军事价值。由于气候环境寒冷，北冰洋上的大部分地区常年被海冰覆盖，大型科考船航行时需要进行破冰作业等，为其带来了一定的难度。且由于搭载人类，对科考船的可靠性要求较高。UUV由于不需要搭载人类，相对于科考船舶较为安全，但是需要其具备较高的自主性与智能性。此外，UUV可以在水下航行，不需要进行破冰作业。同时，对北冰洋中的海洋情况及资源可以进行更为精确、细致的探测。
　　惯性导航系统（简称惯导系统）由于具有极强的自主性，被广泛应用于UUV导航中。然而，目前普遍应用于UUV导航的大部分算法仅适用于中低纬度地区。极区独特的自然环境及导航环境，如极点附近经线快速收敛于极点，纬度趋近于90°等情况，造成了UUV传统惯导算法存在计算溢出和误差放大等问题，从而导致UUV传统惯导算法在极区应用时存在失效性。针对UUV传统惯导算法在极区应用的失效性问题，从产生问题的原因出发提出适用于UUV在极区航行的UUV格网惯导算法，构建UUV格网惯导算法的系统模型及机械编排模式。
　　针对惯导系统存在随时间累积误差的问题以及极区环境造成传统辅助导航算法失效的问题，探寻适用于UUV在极区航行的辅助导航算法。结合多普勒测速仪(Doppler Velocity Log，DVL)辅助UUV导航算法在极区底跟踪存在适用范围，水跟踪不精确的问题，提出基于顶跟踪模式的DVL辅助UUV导航算法。并选用基于顶跟踪工作模式的DVL系统作为UUV在极区航行的速度辅助测量导航方式，选用USBL系统作为UUV位置辅助测量方式。探讨辅助导航系统原理，构建辅助导航系统模型。针对UUV格网惯导算法中误差随时间累积的问题，基于DVL/USBL综合辅助技术，提出了UUV极区导航算法，有效提升了UUV极区导航的精度。
　　UUV极区导航的误差来源有两个方面，一方面是航行过程中的误差，另一方面是初始条件中存在的误差。因而，初始条件同样影响着UUV极区航行的导航精度。针对传统UUV初始对准算法在极区存在失效性的问题，以UUV格网惯导算法为基础，设计了UUV极区粗对准算法。基于粗对准的初始对准结果，完成UUV极区精对准设计。由于粗对准利用重力加速度矢量在惯性坐标系的投影来得到UUV的初始姿态矩阵的值，当UUV到达极点附近时，重力矢量与地轴发生共线，从而影响其精度。进而出现粗对准结果为大失准角的情况。因而UUV极区精对准算法将在大失准角的情况下进行构建。对传统UUV初始对准算法进行完善和改进，满足UUV在极区航行的初始对准精度需求。
　　最后，在前面设计的UUV极区初始对准算法和UUV极区导航算法的基础上，为满足未来UUV任务复杂化和高效化的需求，设计了多UUV极区协同导航算法。采用集中式编队构型，利用领航者UUV的导航信息校正跟随者UUV的导航信息。一方面节约导航设备成本，另一方面保障跟随者UUV的导航精度。在领航者UUV和跟随者UUV上均应用前面设计的UUV极区初始对准算法和UUV极区导航算法，可以避免传统导航算法的极区失效性问题。对水下通信延迟进行分析和量化建模，结合量化模型改进传统的自适应卡尔曼滤波算法，以满足多UUV极区协同导航的需求。
　　由于地理环境的限制，本文中的验证试验均采用仿真实验和基于实测数据的半物理仿真实验的方式进行。考虑捷联惯导系统的特点，一部分数据不随地理位置的变化而变化，因而可以在中低纬度测量，作为实测数据。而另一部分数据和UUV的具体航行状态直接相关，通过航行状态的确定可以直接确定这部分数据的值，因而这部分数据可以通过仿真得到。进而可以通过半物理仿真实验的模式来模拟UUV在极区航行的情况。仿真实验和基于实测数据的半物理仿真实验共同验证了所提出的UUV极区导航关键技术的有效性。