提出一种基于三角形的重力图形匹配算法,首先以惯导位置信息为约束建立三角形模型,然后通过空间映射对三角形的相似性进行度量,并依此筛选出待匹配三角形,最后利用价值函数求取最优匹配参数.传统的最近点迭代算法( iterated closest contour point,ICCP)受其对惯导初始误差较小的条件限制,同时由于计算量大而影响其实时性.提出的算法与ICCP相比的优点是:可以在惯导初始误差较大的情况下有效地进行实时匹配,仿真结果表明该三角形算法的初始匹配精度较高,整体匹配可以将惯导位置误差降至20％左右,而且算法计算量小,具有很好的实时性.