该文研究了在地形跟随／地形回避(TF／TA)条件下的几种地形匹配算法。结合地形跟随／地形回避(TF／TA)的特点做了仿真研究。 论文首先论述了地形匹配的概念和性能指标。对仿真中用到的二维随机过程和分形学中的W-M函数产生地形数学模型的方法做了讨论，采用二维随机过程的方法产生了数字仿真地图。并论述了地形测绘雷达的原理、天线形式、存在的问题，给出了产生实时地形数据的雷达数学模型。 论文先后讨论了地形轮廓匹配算法、卡尔曼滤波地形辅助导航算法、小波分层算法的原理、特点、适用范围，做了仿真研究，比较了它们的匹配性能和相关特点。得出，地形轮廓匹配算法使用历史地形数据，实时性差，比较适合事先规划好航迹的导弹使用：卡尔曼滤波的方法有较好的实时性，计算速度快，很适合有人／无人驾驶飞机的机动飞行要求；小波分层只是对地形信息做了高低频分解，其本质还是相似性度量算法，但它有效的降低了匹配算法的计算量。 地形熵算法在TF／TA中应用存在着匹配误差易发散的问题。究其原因，主要是该算法丢掉了地形的相对位置信息及其对地形数据做的归一化处理。基于此点，论文对地形熵算法做了详细的分析，提出了基于最优估计思想的卡尔曼滤波方法，并综合使用了交互信息量等方法，改进了地形熵算法在TF／TA中应用的性能，取得了较好的效果。 最后，论文介绍了地形匹配算法的软件实现，并给出了流程图。