随着海洋资源开发在国际竞争中的比重越来越大，水声技术的发展越来越受到国家的重视，国际之间的竞争也越来越激烈。随之而来的就是水声定位技术的快速发展，不但在军用上广泛应用，在民用领域上同样有着广大的使用空间。因此，随着定位技术的大面积使用，对定位精度的要求也越来越高。　　本论文以长基线定位系统为研究基础，对长基线定位系统的定位解算算法进行了深入的研究，其中主要是对实验数据的后置处理进行研究。在数据的后置处理算法研究中，基于卡尔曼滤波，对获得的运动目标的原始轨迹进行后续的后置处理，提高目标的定位精度。我们知道，卡尔曼滤波是非平稳过程中最好的滤波器，适用于水声环境下的随机序列估计问题。　　本文研究了长基线定位系统的定位解算算法以及后置处理算法，对卡尔曼滤波算法进行了仿真分析;对声速修正算法的理论基础进行了详细的介绍，对适用于长基线的声线修正的迭代算法进行了Matlab仿真分析;针对原始数据存在的野值点，在卡尔曼滤波之前对数据进行了预处理，有效减少了野值的数量;　　最后，通过对湖上试验的数据进行数据的后置处理，包括声线的修正以及基于卡尔曼滤波的水声定位数据后置处理算法，验证了后置处理算法对提高精度的积极作用。