随着现代战争中各种武装力量的不断发展,水下潜器已经成为海上作战的重要威慑力量,同时其突防技术也得到了高度重视。由于惯性导航系统(InertialNavigation System,INS)有误差积累的缺陷,导致水下潜器只配备惯性导航系统,无法在突防过程中长时间、远距离航行。而地形提供的信息可以用来辅助导航,能够用来修正惯性导航系统的误差,满足长时间航行的需求。水下地形辅助导航技术可以在提供潜器精确的位置信息、深度信息的同时,保障水下潜器隐蔽性,具有自主性强、隐蔽性好和可靠性高的特点。匹配算法的研究是水下地形辅助导航技术中的核心问题,本文详细介绍了基于等值线的最近迭代点(Iterative closest contour Point,ICCP)算法,再针对该算法的在实际突防应用中的局限性提出几种改进方法。首先,ICCP算法需要大量的时间寻找最近的匹配点,针对耗时长这个问题采用滑动窗口的方法来提高搜索效率。该方法采用滑动窗口法的经典思想,通过这种思想使得选取窗口更加简单,同时起到了降低了算法复杂性的作用;在INS的初始误差很大时,ICCP算法在匹配过程中容易出现发散的情况,本文提出将地形熵算法、ICCP算法和卡尔曼滤波组合使用的方法,扩展了ICCP算法的使用条件。其次,在实际突防航行中几种导航方法组合起来会有局限性,本文提出一种综合导航方法。具体地说,针对长时间航行以后INS的初始位置误差很大的情况做判断,如果δXINS>ΨXINS,则利用地形熵算法、ICCP算法和卡尔曼滤波组合的方法来提高匹配精度;若INS的初始位置误差在ICCP匹配精度容许范围内,不使用需要在大范围内搜索的地形熵方法,直接用ICCP算法进行匹配,然后经过卡尔曼滤波器进行最优估计,以相应的差值作为量测值,进而修正INS的导航误差。最后,对ICCP算法及其改进方法进行了一系列的仿真分析,得出该组合方法能提高导航精度的结论。并分别针对测深装置误差、初始位置误差和采样点个数对ICCP算法精度的影响进行了仿真分析,得出以下结论:测深装置误差越小、初始位置误差越小,则匹配精度越高。此外,对地形熵和ICCP算法的环境适应性进行了仿真分析,得出地形熵对ICCP算法匹配精度有影响的结论。