人类的生命源自海洋,海洋为人类的社会活动提供了生存空间以及重要的资源。随着科学技术的进步,人类对资源的需求变大,因而人类对海洋的探索与开发的进程越来越快。海洋工程中有许多项目需要安排专业人士以潜水的方式去完成这些工作。然而尽管有着专业的设备,长时间在水下工作还是会威胁到潜水员的生命安全。因此,如何能保证潜水员在水下安全工作是一个必须考虑的问题。本文基于现有的浮标设备以及水声定位方案,设计并实现了一套针对潜水员定位的水声定位平台。该平台有着较高的定位精度,可以根据合作定位与非合作定位两种不同的定位场合进行算法的切换,根据合适的场合选择适当的算法,并且能够对潜水员进行生理检测,能够较好地保证潜水员在水下的安全。该系统将定位场景分为两种类型,一种是潜水员携带信标发射定位信号,浮标收集数据进行定位的场景,该场景采用了精度较高的Chan-Taylor TDOA定位算法以及UPF跟踪算法的组合进行定位以及轨迹预测,另一种是浮标发射定位信号,潜水员收集信号自定位的场景,该场景利用了 Chan TDOA定位算法以及PF跟踪算法的组合进行轨迹跟踪,在保证了一定精度的前提下可以尽可能地缩短算法运行时长,提高计算效率,适合于便携设备。此外,本文考虑到水声通信时产生的声线弯曲等现象,本文利用了基于声线射线模型的二分迭代法进行声速修正,进一步提高了定位精度。为了应对多径现象,本文提出了一种基于粒子滤波的时延估计算法,利用粒子滤波根据前一时刻的多径时延分布来预测修正当前的时延分布。针对第二种场景所面临的利用节点选择降低定位算法运行时长的问题,本文提出了一种基于遗传粒子群（GAPSO）算法的节点选择算法,通过将节点的间的拓扑结构,能量开销等因素转变为影响参数,对接收到的定位信号进行选择,降低计算量提高效率,能够适用于对能量要求较高的水声定位环境。