图像匹配辅助惯性导航系统有三个部分组成,一是图像匹配系统,二是惯性导航系统,三则是信息融合系统。本文对这三个部分展开了研究,并建立仿真平台,通过实验对给出的算法和方案进行了验证。在图像匹配系统中,本文通过分析适合图像匹配辅助惯性导航系统的图像匹配算法的要求,即实时性、精确性和鲁棒性,改进了基于SIFT特征点的图像匹配算法,并在文中做了详细的阐述。在仿真平台上,利用该算法对各种类型的图像进行了匹配仿真,证明了该图像匹配算法对图像匹配辅助惯性导航系统的适用性。在前人研究的基础上,本文对惯性导航系统进行了研究,给出了惯性导航系统的误差特性方程,并对惯性导航系统的误差修正进行了分析。图像匹配算法能输出高精度的位置信息,这使得用图像匹配来修正惯性导航系统的误差,使惯性导航系统能长时间高精度工作成为可能。本文利用Kalman滤波方法将图像匹配信息和惯性导航系统的误差信息进行融合,组成了图像匹配辅助惯性导航系统,并建立了具体的系统状态方程和观测方程。通过仿真实验证明了该组合导航系统较纯惯性导航系统的优越性。