X射线脉冲星作为一种特殊的天体,它具有大质量、高密度、高磁能的物理特性,拥有比原子钟更加精确稳定的周期,可以作为时间基准,并将被广泛地应用于天文自主导航。在X射线脉冲星导航这一新型的天文自主导航定位系统中,脉冲到达时间(TOA,Time of Arrival)的估计是导航定位技术的核心,由于TOA的估计精度直接受到X射线脉冲星观测累积脉冲轮廓与标准累积脉冲轮廓之间的时延估计精度的影响,时延估计值已成为X射线脉冲星导航中非常重要的测量数据。因此,研究高精度、实时、快速的累积脉冲轮廓时延估计方法,是提高X射线脉冲星导航定位性能的重要途径。在X射线脉冲星导航研究中,双谱算法作为估计累积脉冲轮廓时延的一种经典方法,理论上可以完全抑制高斯噪声,但其二维傅里叶变换以及迭代过程将会增加时延估计算法的复杂性,使得导航算法计算量增大,从而增加了运行时间。本文在深入地研究基于双谱算法的X射线脉冲星累积脉冲轮廓的时延估计方法后,根据X射线脉冲星信号的特征,从优化双谱估算过程和提取双谱特征谱点两个角度改进了该算法:(1)提出了一种X射线脉冲星累积脉冲轮廓时延的快速计算方法:首先计算X射线脉冲星标准累积脉冲轮廓的三阶自累积量的一维切片和标准累积脉冲轮廓与观测累积脉冲轮廓之间的三阶互累积量的一维切片,然后将上述得到的三阶自累积量和三阶互累积量进行广义加权相关运算,采用互相关函数取代双谱变换来提高计算速度,最后通过寻找互相关函数的极值点来进行时延估计。(2)结合双谱算法和人工智能算法,提出了一种估计X射线脉冲星累积脉冲轮廓的时间延迟的方法:在地面控制中心引入萤火虫群优化算法提取X射线脉冲星标准累积脉冲轮廓的双谱特征谱点,并存入航天器数据库,然后在航天器中只需计算标准累积脉冲轮廓和观测累积脉冲轮廓在已存储的特征谱点处的双谱值,从而达到快速计算时延的目的。文中通过欧洲脉冲星网络数据库(EPN,European Pulsar Network)获取X射线脉冲星信号数据,并仿真生成X射线脉冲星累积脉冲轮廓。然后通过实验分别仿真上述两种方法在进行X射线脉冲星累积脉冲轮廓时延估计时的运行时间与精度,并与传统双谱算法进行对比。实验表明,文中提出的两种方法不仅保留了传统双谱算法在时延估计上的高精度优势,而且大大减少了导航算法的计算量。