船体变形的精确测量对于构建统一的空间姿态基准、提高子系统的性能具有重要意义,而惯性量匹配测量法具有操作方便、测量精度高以及抗干扰性强等优势,因此,本文对基于惯性量匹配的船体变形测量技术进行了深入的研究,针对测量过程中存在的时间延迟以及系统不确定性问题,提出了相应的解决方法,以达到提高船体变形测量精度的目的。首先,考虑到角速度信息对船体变形角较为敏感,因此对基于角速度匹配的船体变形测量方法进行了研究,基于船体变形角模型和陀螺漂移模型建立了系统状态方程,考虑到大安装误差角的情况建立了非线性量测方程,二者共同构成了滤波方程,并通过仿真实验加以验证。其次,针对实船测量时存在时间延迟问题,从理论和仿真两个方面分析了时间延迟对船体变形估计精度的影响,在状态扩维补偿法的基础上进行改进,提出了一种改进的时间延迟补偿方法,通过对时间延迟的预估计,实现了对延迟时间段内的平均角加速度的更精确求解,提高了对时间延迟的补偿精度,从而提高了船体变形的测量精度,仿真验证发现利用该方法补偿时间延迟后,船体变形角的估计精度优于0.1′。然后,针对实船测量时存在的系统参数不确定以及量测噪声统计特性不确定的问题,提出了多模型自适应船体变形估计算法。基于多模型思想设计了变参数多模型算法,通过对主频率的预估计,解决了实际测量中主频率不确定的问题。基于Sage-Husa自适应滤波思想,设计了自适应容积卡尔曼滤波算法对量测噪声协方差阵进行实时跟踪和估计,有效地解决了量测噪声统计特性不确定的问题。通过仿真验证了多模型自适应船体变形估计算法的有效性,在主频率和量测噪声统计特性未知的情况下,船体变形角的估计精度优于0.1′。最后,设计了转台模拟试验对本文所提算法进行验证,试验结果表明,本文提出的时间延迟补偿方法能够有效地补偿时间延迟引起的估计误差,本文提出的多模型自适应船体变形估计算法能够在在主频率和量测噪声统计特性未知的情况下,对船体变形角进行有效的估计。