本发明公开了一种基于STACKF的多AUV协同定位方法，包括：对AUV运动学模型建模，得到AUV运动学模型的运动方程；建立主从式多AUV协同导航定位的量测模型，得到量测模型的量测方程；采用容积卡尔曼滤波来求解多AUV协同导航中的状态估计值；采用基于渐消记忆指数加权法的噪声估值器算法生成系统噪声和量测噪声的协方差矩阵；将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波的预测和更新方程中，再结合AUV运动学模型的运动方程，估算AUV位置。本发明不仅具有简单易行的优点，而且所提算法通过点估计的方法，避免了对非线性系统模型的线性化近似处理，提升了精度；同时将强跟踪滤波以及自适应估计方法与容积卡尔曼滤波相结合，具有良好的自适应性和鲁棒性。