深空探测是目前航天领域的研究热点,由于深空探测器距离地球较远,依靠地面站的导航方式很难满足深空探测器对导航实时性和高精度的要求。地-月系拉格朗日点特殊的动力学性质,决定了在拉格朗日点布置导航卫星星座可以为深空探测提供有效的导航支持。拉格朗日导航卫星星座能够提供精确导航信息的前提是拉格朗日导航卫星自身能够实现精确的定位。本文重点研究了拉格朗日导航卫星星座的自主定轨技术。自主定轨过程中仅利用星间测距作为观测资料,尽管地球导航星座在仅利用星间测距进行自主定轨时存在秩亏问题,但是得益于拉格朗日导航卫星所处的特殊的动力学环境,使其能够仅利用星间测距就可以实现精确的自主定轨。论文首先研究了圆型限制性三体问题模型下拉格朗日卫星的运动形式,利用卡尔曼滤波算法结合星间测距信息实现了拉格朗日卫星的自主定轨。仿真结果表明,在考虑测距误差和初值误差的情况下,卡尔曼滤波算法能够实现拉格朗日导航卫星星座的长期自主定轨。拉格朗日卫星除了受到来自地球和月球的引力外,还受到其他摄动力的影响,并且月球绕地球的公转轨道也不是绝对的圆轨道。在考虑月球绕地球公转轨道的偏心率和摄动的情况下,本文提出了一种通过神经网络状态观测器实现拉格朗日卫星仅利用星间测距自主定轨的方法。首先在椭圆限制性三体问题模型下分析了卫星在拉格朗日点附近的运动,随后根据动力学方程设计神经网络状态观测器并证明了该观测器的收敛性。最后通过仿真实验,证明了设计出的神经网络状态观测器不仅能够用于拉格朗日卫星的自主定轨,同时还能对卫星受到的扰动做出准确的估计。由于拉格朗日卫星轨道对位置误差比较敏感,因此要保持拉格朗日卫星在目标轨道上运行往往需要进行高频率的控制。轨道控制期间的轨道确定就成为拉格朗日导航卫星需要解决的一个重要问题。本部分通过设计神经网络状态观测器,利用星间测距实现拉格朗日卫星机动自主定轨的同时,利用神经网络设计卫星机动期间的控制量,实现了拉格朗日导航卫星控制律和定轨算法的一体化设计。论文根据动力学方程设计了神经网络状态观测器和神经网络控制律,并证明了收敛性。仿真分析结果表明,所设计的神经网络状态观测器能够实现拉格朗日卫星的机动自主定轨,神经网络控制能够将拉格朗日导航卫星保持在标称轨道上。