随着军事需求和海洋探测需求的增长,水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在海洋领域的应用越来越广泛。惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)为AUV提供位置和姿态信息,但其误差无可避免的随时间积累。水下地形可以提供额外的信息,辅助修正INS的累计误差。这种水下地形辅助惯性导航是估计AUV准确位置和姿态的可靠手段。本论文在国家自然科学基金重点项目的支持下,基于目前较为普及的多波束测深声呐和惯性组合导航系统,寻求水下地形辅助导航具体问题的解决方案。论文的主要内容和研究工作有:(1)介绍两种水下地形辅助导航的基础算法:相关匹配算法和连续递归航迹跟踪算法。重点关注这两种算法在数据处理方式和水下数字地形图的利用上的区别,并从中分析这两种算法各自的特点和适用条件;(2)介绍水下地形测量成图的过程,研究真实的地形数据的梯度特性和分布拟合,从拟合度和拟合稳定性分析不同数学分布的拟合效果;(3)研究了地形数据所选的比例和梯度门限之间的对应关系,以便在具体的导航定位算法中利用先验的统计参数划分不同梯度范围的地形数据;(4)针对AUV间断、高精度的定位需求,结合梯度拟合研究给出一种“先粗后精”相关匹配定位算法。并与传统的两种匹配定位方式相比,分析所给出的算法的运算量和定位精度;(5)针对AUV连续、长时的导航需求,根据粒子滤波的基本原理,给出一种基于梯度拟合的AUV航迹跟踪算法。并根据地形起伏程度的不同,从平均均方误差、算法稳定性和计算量三方面分析所改进的算法的优越性。本文针对AUV导航中对机动性、实时性和精度需求的不同,结合水下地形的梯度特性及拟合研究,给出相关匹配定位和连续航迹跟踪两种不同的地形辅助导航方案。并通过离线仿真数据处理,从地形起伏度的影响、平均修正误差、算法的稳定性和CPU运行时间等多方面,验证了所给出方案中两种算法的性能优势。结果表明,本文给出的两种算法能够应对不同的AUV导航与定位需求,与传统方法相比具有较高的可靠性和稳定性。