在人类的深空探测任务中,火星探测由于具有较大的科学意义,是目前研究的重要内容之一。为了取得更有价值的科学数据,在具有丰富地貌的复杂区域进行精确着陆并采样返回地球研究是火星探测任务的发展趋势。根据目前已经实施的着陆任务来看,其着陆精度均未达到精确着陆的精度要求。而导航系统作为着陆器控制系统的“眼睛”,其精度对着陆器最终的着陆精度具有关键性的作用。因此,有必要研究改进导航系统以提高着陆精度。本文以火星探测任务的动力下降段和最终着陆段为背景,根据两段任务的特点设计导航方案,并对导航精度的相关影响因素通过数学仿真加以分析验证。同时,针对动力下降段特征点选择问题进行了研究。论文的主要研究内容为:首先研究了基于已知位置特征的动力下降段自主导航方法。在假设特征位置已经获得的基础上,研究融合惯性与视觉导航信息的方法用以估计着陆器状态。给出了动力下降段常用的坐标系的定义并建立了动力下降段着陆器在火星固联坐标系下的动力学模型和测量模型;考虑到系统的非线性特点,根据扩展的卡尔曼滤波算法设计了滤波器融合惯性测量单元的测量信息及特征点位置信息估计出着陆器的状态信息;通过数学仿真分析了各种因素对导航精度的影响。其次研究了基于信息熵的动力下降段特征选择方法。介绍了熵的概念;根据信息论的发展介绍了信息熵的定义以及其与随机变量不确定性的关系;将信息熵理论结合之前所建立的动力下降段导航滤波估计器建立基于信息熵的动力下降段特征点选择方法;通过数学仿真分析验证算法的有效性。最后研究了多信息融合的最终着陆段自主导航方法。建立了最终着陆段的动力学模型;根据导航任务的特点提出了一种融合激光测距仪、导航相机和惯性元件观测信息的自主导航方案;利用EKF滤波算法设计了导航滤波器;通过数学仿真分析了各种因素对导航精度的影响。