寿命预测是锂离子电池故障预测与健康管理的研究内容，是掌握电源性能衰退趋势的重要手段，锂离子电池寿命预测问题已成为电子系统故障预测与健康管理领域的研究热点。本文以卫星锂离子电池为研究对象，开展基于贝叶斯滤波技术的寿命预测方法研究，实现为卫星第三代新型贮能电源的高效应用和精确管理奠定基础。　　首先，本文通过对NASA埃姆斯中心的加速寿命实验和航天测控公司卫星锂离子电池地面实验的分析，确立了电池容量作为锂离子电池性能退化的特征参数。与此同时，针对锂离子电池容量衰减的物理模型复杂度高，难以准确建立等问题，采用了一种简单有效的双指数容量衰减模型作为寿命预测的模型，并依据此模型构建了锂离子电池的非线性空间系统。　　其次，构建了基于卡尔曼滤波体系的锂离子电池寿命预测方法。分别应用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法对锂离子电池的寿命进行预测，针对电池数据突变的峰值导致滤波效果不稳定的问题，引入最优Loess平滑原理对已知数据进行区间平滑处理，从而使得寿命预测结果的稳定性和精确度都有所提高。　　最后，构建了基于粒子滤波体系的锂离子电池寿命预测方法。针对粒子滤波预测过程中存在的粒子退化和贫化的问题，通过无迹卡尔曼滤波生成包含了最新量测信息的建议分布，进而得到了无迹粒子滤波算法，克服了标准粒子滤波建议分布粒子经常集中于后验概率分布的尾部，容易出现较高的权值方差，导致影响滤波精度的问题。　　本文通过采用NASA埃姆斯中心加速寿命试验数据和航天测控公司卫星锂离子电池实验采集的数据，基于贝叶斯滤波的基本理论，分别采用卡尔曼滤波体系和粒子滤波体系的改进算法，实现了锂离子电池的寿命预测。研究结果表明，本文所提出的锂离子电池寿命预测框架能有效的估计锂离子电池的寿命，提高了其预测的稳定性和精确度。