相对导航技术是编队飞行、建立空间站、交会对接和空间攻防等航天器接近任务的一项关键技术。本文以空间攻防为课题背景，根据近距离非合作目标交会的特点，提出了将基于贝叶斯估计的新型滤波算法——粒子滤波及基于其改进的高斯粒子滤波技术应用于激光雷达交会过程；针对非合作目标的特殊性，应用了一种新的不依赖于光学合作目标的计算机视觉导航算法。本文所取得的主要研究成果如下：　　首先，针对非合作目标交会的近程导引段相对导航，研究了几种主要的基于贝叶斯估计的滤波技术。包括广泛并成功应用于合作目标相对导航的卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波（EKF）技术、目前研究热门的适用于强非线性非高斯背景的粒子滤波以及基于粒子滤波改进的高斯粒子滤波。其中高斯粒子滤波器因其不存在粒子退化现象从而减少了重采样步骤而大大降低了计算量，因此能更好的满足在轨应用的实时性要求。　　其次，针对非合作目标交会近程导引段的相对导航要求，建立了以激光交会雷达为交会敏感器的动力学模型，并以一种在雷达干扰中经常出现的非高斯角闪烁噪声为观测噪声建立观测模型。将前述几种滤波技术分别应用于该导航过程进行数值仿真，仿真结果表明高斯粒子滤波在滤波稳定性和实时性上远远强于其他两种滤波方法。　　最后，基于非合作目标交会最终逼近段的相对导航，针对非合作目标无法安装合作光学标志的特殊情况，充分利用目标航天器已知的结构模型信息，利用单个光学相机实现非合作目标航天器相对位姿参数测量的迭代算法。并应用讨论的牛顿法和 Levenberg-Marquardt算法进行了数值仿真比较，仿真结果表明 Levenberg-Marquardt算法的有效性和可靠性，适合航天器在轨实时应用。