作为新世纪世界航天活动的主要热点之一,深空探测技术逐渐进步,其中深空探测器的导航技术取得了重大进展,为一系列的深空探测任务(如无人探测和载人探测)的顺利实施提供了技术基础。有效的导航与控制是深空探测任务成功的必要前提。实现深空探测器的自主管理可以使得航天计划的成本更低,也可以保障深空探测器具有很好的自主生存能力。滤波方法在导航过程中起关键作用,当滤波的观测模型和系统模型均具有严重的非线性性时,只能使用适用于非线性系统的滤波方法,否则滤波性能很可能不尽人意。而在本学位论文中所采用的导航系统正是属于这种类型,并且其系统模型中有一些被视为扰动项的项难以被视为高斯噪声,因此的无迹粒子滤波是最适用的滤波方法。本学位论文结合国家重点基础研究发展计划项目“深空探测高精度天文测角测速组合自主导航基础研究”,针对火星探测巡航段的特点,深入研究了相关的自主导航方法,并在此基础之上改进了基于量测信息的非线性滤波。本文的主要内容包含以下几个方面:一方面,从导航方法的角度考虑。对深空探测环境的特殊性进行分析,研究在这样的环境下的自主导航系统的导航天体的可观测性分析方法,并通过这样的可观测性分析方法来分析研究自主导航系统的可观测性,研究了基于小行星信息的巡航段自主导航方法。并利用信息融合方法结合天文导航和多普勒红移导航,搭建天文/红移组合导航系统,同时利用测角测速信息进行导航,通过改进导航方法来获取更高的导航精度。另一方面,从滤波算法的角度考虑。研究传统的无迹粒子滤波算法及其改进算法。本文提出的两种改进无迹粒子滤波,这二者中均使用球形单形无迹变换来代替传统的对称集无迹变换,这样可以大幅减少滤波过程中的?采样点,进而降低了运算量。在第一种改进的无迹粒子滤波算法中,采用迭代策略,利用新的观测信息进行线性化参考点,通过迭代更新提高非线性精度,提高导航滤波精度。在第二种改进的无迹粒子滤波算法中,采用基于新息的自适应方法,使得滤波具有自适应的能力,精度也有一定的提升。然后,将所提出的改进无迹粒子滤波算法应用于本文提出的天文/红移组合导航中,并在MATLAB中进行计算机模拟,通过对模拟结果进行分析比较,我们发现,相比于传统的无迹粒子滤波,改进算法具有更好的导航性能。