精确导航定位一直是世界各国研究的热点,激光成像雷达在辅助导航定位系统中的优异的性能得到了持续的关注。激光成像雷达能实时获取飞行器下方地形的距离像和强度像,相对于传统的地形辅助导航,基于激光成像雷达的地形匹配导航具有更高的定位精度和较小的匹配区长度,成为近年来的研究热点。条纹管激光成像技术是一种新型的闪烁式非扫描激光成像技术,相对传统的点扫描激光成像技术具有大视场、高帧频、高分辨率的优势,它能同时获取目标区域的距离信息和强度信息,但如何充分利用激光雷达图像提供的丰富信息是一个难题。另外,对于基于条纹管激光成像雷达(STIL)的辅助导航系统,获取参考图和实时图时可能因扫描高度、扫描方向不一致而存在尺度畸变和旋转畸变。在有惯性导航系统存在时扫描角度的差别即旋转角一般在几度之内。因此提出一套抗尺度畸变和旋转畸变的用于条纹管激光雷达四维像的地形匹配算法是本课题的主要研究内容。为了解决上述问题,首先,本文首次将Krawtchouk矩引入到激光雷达地形图像匹配中来,通过提取条纹管激光雷达图像的Krawtchouk矩不变量和径向Krawtchouk两种旋转不变量来构造抗旋转匹配算法。其次,通过对实时图进行插值重建的方法消除实时图和参考图之间的尺度畸变,在消除尺度畸变后提取图像的Krawtchouk矩不变量、径向Krawtchouk矩以及圆环不变量等旋转不变量构造特征矢量,并以实时图与参考图子图的特征矢量间的Camberra距离对图像进行相似度量,以带判定条件的全局逐一搜索方式进行搜索,成功的实现了激光雷达图像的匹配,特别是构造出了一套基于激光雷达图像的匹配方案。另外,本文用激光雷达图像的距离像的特征矢量和强度像的特征矢量构造联合特征矢量,该方法首次实现了距离信息和强度信息的融合信息的匹配。并在真实条纹管激光雷达图像中还测试了距离×强度的信息融合方式的图像匹配效果。编程实现了匹配算法之后,本文首先以仿真条纹管激光雷达地形图像为实验数据,分别对基于Krawtchouk矩不变量特征矢量、径向Krawtchouk矩特征矢量以及圆环不变量特征矢量的匹配算法进行测试,验证匹配算法的可行性,并测试特征量的计算时间、算法的匹配正确率、匹配平均误差、抗噪声能力等性能,分析和总结算法的基本性能。最后,以前视扫描的真实条纹管激光雷达图像代替前下视和垂直下视扫描的激光雷达地形图像作为实验数据对算法进行匹配实验,测试并分析了算法不同的匹配区域的匹配效果以及算法采用不同特征提取方法和信息融合方法的匹配效果。