利用地形辅助导航(Terrain Aided Navigation: TAN)技术来进行远程、精确的自主定位与导航是飞行器导航领域的一个重要研究方向。随着飞行器空间活动范围的不断扩展，对其自主导航系统性能的要求越来越高。地形辅助惯性导航系统是一种应用非常广泛的自主导航系统，开展高性能的地形辅助导航方法研究具有非常重要的意义。　　 论文主要以无人机的地形辅助导航系统为应用背景，开展基于高斯和粒子滤波(Gaussian Sum Particle Filter: GSPF)的地形辅助导航方法研究，并搭建了仿真试验环境，对方法的有效性和可靠性进行了验证。论文主要工作包括：　　 1．分析地形高度匹配方法的原理和应用情况，并对现有的地形辅助导航方法进行综述，指出了目前的方法所存在的不足之处。由于地形辅助导航问题本质上是非线性非高斯的滤波估计问题，采用契合该类滤波问题模型的高斯和粒子滤波方法更具优势，而且计算开销相对较低。　　 2．对地形辅助导航系统所需的数据进行了建模与仿真。包括：讨论了地形的数学模型，运用随机数字地形生成技术，仿真得到数字地图；分析了DEM的误差模型，用空间自相关随机场模拟DEM与实际地形的误差；运用最近点雷达高度表模型，生成了TAN系统的序列测高数据。　　 3．给出了基于高斯和粒子滤波的地形辅助导航方法。基于高斯和粒子滤波的理论，设计了适合TAN系统的地形辅助导航系统新模型和GSPF方法，并在不同特性的地形区域进行了仿真实验，与基于其它典型非线性滤波技术的方法相比，新方法在匹配精度与适应性上具有明显的优势。