X射线脉冲星导航是一种新兴的导航方式,它利用脉冲星辐射出的X射线作为信号源进行导航,不依赖于地面测控设备或天基导航卫星,尤其适用于深空探测任务中的导航。本文以X射线脉冲星导航为背景,考虑信号噪声、星历表误差、观测量异常等因素对导航精度的影响,对脉冲星选星、信号预处理、导航算法等内容展开研究,主要内容如下:研究X射线脉冲星导航优化选星方法。根据脉冲星导航的特点,采用EPN数据库作为数据获取来源。并对EPN数据库中收集的1000多颗脉冲星数据进行分析,优选导航用脉冲星。考虑天体遮挡和太阳强辐射等因素对脉冲星可见性的影响,建立选星约束条件,对标准导航数据库中的X射线脉冲星进行初选。在此基础上,针对导航用X射线脉冲星展开优选,提出脉冲星观测模型精度因子,减小导航定位误差。研究X射线脉冲星导航系统观测信号降噪与识别方法。针对观测信号中噪声较大,影响观测量准确计算的问题,提出一种基于经验模态分解的信号降噪算法。通过相关性分析设计基于局部噪声估计方法,并将所估计噪声方差用于自适应阈值的设计,最后将该自适应阈值用于所提基于经验模态分解的脉冲星信号降噪方法中,提高X射线脉冲星观测信号的信噪比;在信号识别方面,根据X射线脉冲星信号在时域上光子辐射强度的特性,设计基于信号瞬时幅值最小距离的信号识别算法,提高X射线脉冲星观测信号识别速度。研究X射线脉冲星导航系统星历表误差校正方法。通过对星历表误差引起的导航系统观测偏差进行分析,建立带有星历表误差的观测模型,提出一种基于矩阵不等式的鲁棒卡尔曼滤波导航方法。在滤波计算的过程中,星历表误差项是未知的,利用根据量测残差协方差和矩阵不等式进行处理,确定误差协方差的下界,并修正滤波算法反馈增益得到最终的状态估计值。可以取得到较高的定位精度,有效的减小星历表误差对脉冲星导航系统的影响。研究X射线脉冲星导航系统观测量异常校正方法。考虑到观测量异常时,无迹卡尔曼滤波器算法的观测残差会发生剧烈变化,设计基于观测残差统计信息的异常检测函数,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。由于实际观测量和导航系统量测模型存在误差,当观测量受环境影响发生突变时,UKF滤波算法的量测残差会发生剧烈变化。因此,利用量测残差设计异常检测函数,对导航系统观测量进行判断。并在UKF滤波算法中加入自适应调节矩阵,建立理论上的量测残差协方差与实际值的等式关系,求出调节矩阵并修正滤波算法增益,得到准确的状态估计值,减小观测量异常对脉冲星导航系统的影响。