自主导航是航天器实现自主管理,提高其在轨生存能力的关键技术。X射线脉冲星导航是一种新型的航天器自主天文导航方法,能为航天器提供位置、速度、姿态和时间等丰富的导航信息,其中高精度的位置信息是保证航天任务顺利进行的主要因素。将脉冲星的量测信息与轨道动力学方程相结合,通过具体的滤波算法可以实现对航天器的精确定位。由于脉冲辐射信号非常微弱,需对其进行长时间的累积处理才能获得高精度的量测信息,因此,脉冲星导航滤波周期较长,实时性差。脉冲星/多普勒组合导航方法能为航天器提供高精度、实时的定位信息,但是光谱畸变会使得多普勒速度出现较大偏差,导致滤波精度急剧下降,严重影响组合导航定位精度。此外,脉冲辐射的不稳定、脉冲星星表误差等影响着脉冲星量测噪声的统计特性,导致脉冲星导航定位系统的EKF滤波精度下降甚至发散。针对上述问题,本文从X射线脉冲星导航定位的基本原理出发,重点对导航滤波方法展开研究,以实现对航天器的精确定位。主要研究工作如下:(1)为降低光谱畸变对多普勒测速影响,提高组合导航的定位精度,本文将残差检测机制引入组合导航滤波过程,提出了一种基于残差检测的多普勒/脉冲星组合导航滤波方法。通过对多普勒速度残差进行检测判断太阳光谱是否畸变,在光谱畸变时仅将脉冲星的观测数据作为导航观测量。反之,则将脉冲星与多普勒的量测数据作为导航观测量,由脉冲星观测量对多普勒测速误差进行修正,以获得更高的定位精度。(2)为解决脉冲星量测噪声统计特性发生变化时,导航定位系统中EKF滤波精度下降甚至发散的问题,本文将经验模态分解与扩展卡尔曼滤波相结合,提出了一种基于经验模态分解的自适应扩展卡尔曼滤波算法(EMD_EKF)。通过对量测信息进行经验模态分解,分离出高频噪声并估计噪声方差,实时修正EKF中的相关参数从而实现对航天器的精确定位。最后,利用STK软件获取航天器的标称轨道数据,在MATLAB仿真平台上对所提出的方法进行仿真验证并对其性能进行分析。