由于脉冲星周期极其稳定等特征及属性,利用脉冲星为导航星的X射线脉冲星导航已成为一种新兴的导航定位方法。脉冲星发出的脉冲信号到达航天器的时间延迟是该导航系统最为重要的观测量,它指的是累积时间较短的累积轮廓相对标准轮廓的相位延迟,对这一时延值的估计精度决定了脉冲星导航系统的性能与定位精度。脉冲星自转周期的突变、相对论影响、行星活动及其他干扰因素造成的噪声会引起导航定位精度的下降,故如何有效抑制噪声影响并提高时延估计算法的精度一直是脉冲星导航技术研究的热点。Taylor FFT算法一直是脉冲星导航最常用的时延估计方法,其估计精度不依赖于脉冲信号的时间分辨率的大小,轮廓信噪比才是影响算法精度的主要因素;双谱可以有效抑制高斯噪声,因此在低信噪比的条件下相比Taylor FFT算法能取得更高的测量精度。但两种算法的性能都需要经过大量迭代计算获得,故其计算复杂度较高。本文深入研究了脉冲轮廓的频域以及双谱域特征,分析了噪声对两种算法估计精度的影响,结合小波分解提出了两种可以抑制噪声干扰的改进算法:(1)提出一种快速的小波-双谱时延估计方法。由于高斯白噪声在双谱域的值为零,故可用双谱算法消除高斯噪声的影响。分析脉冲轮廓在双谱域的映射,得知轮廓高频成分的双谱值非常小且受噪声干扰较大,而低频成分的信噪比高、双谱值大,故利用双谱进行时延估计时可以忽略高频成分,只使用低频成分进行实验。该方法先利用小波对脉冲轮廓进行分解得到信号的低频成分,此部分信号含噪声较少,既保留了脉冲轮廓的双谱信息,又能减少参与迭代计算的双谱点,利用该低频轮廓双谱进行信号时延值的估计可避免因高频段噪声的影响导致估计精度的下降。(2)提出了一种基于低频段的快速Taylor FFT算法。针对脉冲星脉冲轮廓的频域特征,由分析可知频谱呈收敛趋势,低频段的频谱幅值远大于高频段。为减小信噪比低的高频分量对估计精度的影响,该方法首先使用小波提取频谱幅值较大的低频分量、摒弃受噪声影响较大的高频分量,利用两个轮廓的离散傅里叶变换的拟合度进行信号时延的估计。该方法在信噪比较低时大大减小了噪声对估计精度的影响,提高了算法精度;提取低频分量进行估计又使计算复杂度降低,加快了算法运行速度。论文的实验数据为欧洲脉冲星网站(EPN)的数值模拟数据以及罗西X射线计时探测器(RXTE)卫星探测到的真实数据,通过实验比较本文的方法与原始算法性能的优劣。实验结果证明了本文提出的两种方法都体现了消除噪声影响的一定能力,大幅降低时延估计算法的计算复杂度的同时略微提高算法的估计精度。