在天文导航中,X射线脉冲星导航是一种依赖脉冲星信号源的新技术,主要用于深空探测任务。X射线脉冲星具有良好的周期稳定性、流量强度大、旋转频率可预测等特点。根据X射线脉冲星信号的特点,讨论了两个常见的脉冲星信号处理问题,分别是时延估计问题、去噪及辨识问题。目前的算法在满足导航系统要求方面仍存在缺陷,效率和精度都无法满足脉冲星导航系统的要求。为此,开展了脉冲星信号处理的研究工作。为了在有效观测时间内保证TOA估计精度,提出了一种基于贝叶斯参数的TOA估计算法。根据X射线脉冲星信号的特性,选用EPN数据库中PSR B0531+21信号的光子序列,在频域上建立泊松分布的信号模型。根据信号的流量特性,得到概率密度函数,推导出流量概率似然函数,最后借助贝叶斯参数的统计方法求解后验分布中的TOA值。该算法有效地避免了时域法受限于轮廓取样频率的缺点。贝叶斯参数估计算法在低信噪比的条件下提高了时延估计值的精度,这为未来研究TOA估计提供了一个新的方向。为了更加高效地处理脉冲星信号的去噪及辨识问题,采用了小波熵的处理方法。脉冲星信号经小波变换后,分解得到各层系数,再分区间计算各层高频系数的小波熵值。因为小波熵值的大小可以反映出噪声的位置,由熵值大小计算出噪声方差,构造阈值函数进行去噪。各层系数的小波熵值即为能量分布的特征,可利用残差值进行比对与辨识。本文建立了25组脉冲星信号特征数据库作为示例,通过对比21组脉冲星信号之间的残差值,快速完成比对过程。对于不在数据库中的未知脉冲星信号,确定脉冲星名称后即可纳入数据库,在特征数据库中不断更新的特征信息也可以作为其他研究内容的参考依据。