飞行器导航参数的高精度测量是保证飞行安全和完成飞行任务的重要基础。与传统的飞行器导航方法相比,飞行器视觉导航使用摄像机被动接收外界光学信息,具有设备简单、隐蔽性和抗人为干扰能力强、体积质量小、成本功耗低、量测信息丰富且精度较高的优点。景象匹配导航就是已经得到成功应用的一种飞行器视觉导航系统,但是目前使用的景象匹配导航系统只能提供飞行器水平位置坐标,并没有充分挖掘出摄像机实时图中包含的信息。基于景象匹配系统,本文提出单帧多点匹配测高方法和帧间单点匹配测高方法。单帧多点匹配方法在实时图上选取四个特征点与基准图匹配,利用匹配得到的特征点地面水平坐标和像机内参解算高度参数。帧间单点匹配方法通过实时图中心点与基准图匹配以及实时图中心点的帧间匹配,利用实时图中心点帧间偏移量、实时图中心点帧间地面距离位移量以及像机内参解算高度参数。计算机仿真实验和航拍序列图像实验验证了测高方法的实用性和可靠性。针对无高程基准图景象匹配系统,提出最小二乘LM(Levenberg-Marquardt)法测姿和直接线性化法测姿两种方法。最小二乘LM法利用至少五个异面特征点的地面水平坐标以及像机内参迭代求解姿态信息,直接线性化法假设地面特征点共面,利用至少四个特征点的地面水平坐标和像机内参线性求解姿态信息。对于有高程基准图景象匹配系统,通过景象匹配可以得到特征点的三维坐标。使用最小二乘LM法只需三个特征点即可迭代求解姿态信息,直接线性化法需要至少六个异面特征点才能线性求解姿态信息。计算机仿真实验和单张像片仿真实验验证了测姿方法的实用性。对基于卡尔曼滤波的景象匹配与惯导组合导航进行了计算机仿真。提出了一种无基准图视觉导航与惯导组合导航方法。该方法在构建包含飞行器过去若干时刻位置信息的惯导广义状态方程基础上,通过对实时图上若干特征点的连续跟踪,建立视觉量测方程,然后使用卡尔曼滤波方法完成组合导航。计算机仿真表明无基准图视觉导航与惯导组合导航能够有效修正速度误差并显著抑制位置误差随时间的累积发散效应。