在通过SAR景象匹配进行辅助定位的INS/SAR组合导航中,匹配精度由两方面条件来保证,即高性能的SAR景象匹配算法以及高匹配概率的SAR景象适配区。相对于针对SAR景象匹配算法的研究而言,目前针对SAR景象适配区选取的研究尚且有限。由于SAR图象的本质是雷达信号,因此选择SAR景象适配区时除了面临与光学景象适配区相似的问题,还必须结合SAR雷达成像条件和过程,以及INS/SAR组合导航中飞行器平台的特点及约束。本文围绕INS/SAR组合导航中SAR景象适配区选取的核心问题即SAR景象区域适配性问题展开研究,这对于提高无人飞行器SAR景象导航的匹配概率,减少导航误差具有重要意义。首先,结合SAR雷达成像过程和INS/SAR组合导航中相关传感器的特点对SAR景象区域适配性问题进行综合分析,建立了针对SAR景象的适配性问题基本框架。一方面对SAR景象区域适配性基本评价指标和SAR景象区域适配性的影响因素进行了较为全面的讨论;另一方面根据基本框架将SAR景象区域适配性问题划分为相对独立的三个部分,即SAR景象适配区范围的合理确定,基于综合适配特征的SAR景象像面适配性度量函数的构建,以及实际应用中在地面地形影响下的SAR景象适配区选择方法。然后,在对SAR景象区域适配性问题综合分析的基础上,重点研究SAR观测位置测量偏差估计、综合适配特征的构建、地形影响下SAR适配区的综合选择等关键技术,其研究内容及创新点如下:(1)提出一种用于确定匹配区范围的SAR观测位置测量偏差估计方法地面观测位置测量偏差估计用以确定SAR匹配区的合理范围,它从保障观测图成功落入基准图区域的角度决定该基准图区域是否适合匹配。通过地面位置信息传递模型揭示了飞行器平台理想导航位置至地面观测位置信息传递的基本过程;通过基于地面位置信息传递模型的测量偏差分析以及偏差简化模型与偏差分布模型的构建,实现了主要影响参数均方差给定时地面观测位置测量偏差的高精度零子样估计。仿真实验中地面位置测量偏差简化模型与理论模型间的有偏估计误差小于10?8 rad(相当于地面6mm),位置偏差分布计算模型得到的方差计算结果与基于理论模型的蒙特卡罗统计结果误差小于10?7 rad(相当于地面6cm)。(2)提出基于SAR景象像面信息的综合适配特征构建方法提出了一套结合专家经验与计算机搜索优势的基于SAR景象像面信息的综合适配特征合成构建方法。一方面,从图象纹理特征、SAR成像特性、SAR匹配算法特点三个角度进行基本适配特征指标设计,这个过程充分融合了专家经验;另一方面,通过设计基于基本适配特征的合成运算表达关系,使综合适配特征的表达形式变得极为灵活,极大地扩展了构造空间。在这种情况下引入基于遗传算法的优化搜索过程,通过搜索寻找效能最高的综合适配特征,从而提高了寻优效率。基于C波段与P波段的真实AIRSAR正摄投影图象的实验结果表明,算法得到的基于景象像面信息的综合适配特征能够准确地反映SAR景象像面适配性能,选出的正摄景象适配区匹配概率达到99 %±0 . 5%。(3)提出图象存在几何畸变时的SAR景象适配区综合选择方法从理论分析和仿真实验两个角度证实了INS/SAR组合导航实际应用中,SAR观测图区域内地形起伏引起的几何畸变对特定区域适配性的影响较SAR基准图而言更加突出。基于SAR构像过程,设计了观测图畸变校正算法,该算法能够在SAR观测图所在区域的DEM无法精确获取时,仅依靠SAR基准图所在区域的地形分布特性进行观测图畸变校正。结合自然地形分布模型分析不同地形特征指标与匹配概率的变化关系,在此基础上构建SAR景象适配区的综合选择流程,同时得出如下结论:与地形分形指数相比,地形标准差可以更加有效地从图象几何畸变角度反映某个SAR景象区域的适配性;较小的地形标准差是保障SAR景象区域高匹配概率的必要条件。最后,在对SAR景象区域适配性问题综合分析及其关键技术研究的基础上,构造了综合仿真实验环境,在归一化互信息匹配算法下,采用真实AIRSAR图象数据,给定飞行器平台和相关传感器参考值,进行仿真实验。最终所选出的SAR景象适配区均能够保证观测图在基准图内具有96%的落入概率,落入后在基于像面信息的匹配算法下匹配概率均达到100%,考虑实际中的几何畸变后仍达到90%以上的匹配概率,这些结果进一步表明本文所提基本框架的合理性和适配区选择算法的有效性。