执行未来深空探测任务的航天器，需要具备在无人工干预条件下自主进行状态监测与故障诊断的能力。本文从信息处理的角度，研究了航天器自主故障诊断中的信号估计、故障检测及诊断推理问题。此外，结合航天器典型组成结构，探讨了故障诊断系统的实现方式。针对单维测量信号，在只有传感器输出数据且无冗余条件下，研究了基于经验模态分解的信号估计方法。通过分析已有基于经验模态分解信号估计方法的不足，提出一种评价信号成分的能量指标，进而基于此指标提出了一种估计信号的模态分量区间能量方法。针对典型信号，通过不同参数设定条件下的大量仿真实验，验证了模态分量区间能量信号估计方法的有效性。针对单传感器测量数据的故障检测问题，研究了基于概率分布模型的故障检测方法。将本文提出的模态分量区间能量信号估计方法与贝叶斯推理相结合，基于高斯混合模型建立无故障测量信号的概率分布模型，并将其作为基准通过置信界检测突变与缓变故障。通过针对航天器电源系统的仿真实验，验证了故障检测方法的可行性。针对包含未知噪声的非线性动态系统的状态与输出估计问题，研究了基于Dirichlet过程混合模型的信号估计方法。在高斯分布假设条件下，针对包含未知噪声的非线性系统，提出一种在线估计系统状态与输出的DPM-EKF滤波器。针对包含未知噪声的非线性系统的输出估计仿真实验结果表明，DPM-EKF滤波器的估计结果明显优于EKF滤波器的估计结果。针对包含未知过程噪声的非线性系统的故障诊断问题，研究了基于Shiryayev序列概率比的故障检测与隔离方法。在故障量大小未知条件下，提出一种结合Shiryayev序列概率比与预测分布的在线故障检测与隔离方法。在本文提出的故障检测与隔离方法中，首先应用DPM-EKF滤波器，在线计算噪声未知条件下非线性系统的输出残差，进而对于未知的故障参数，基于预测分布迭代计算Shiryayev序列概率比。通过航天器姿态确定系统的传感器故障仿真实验，验证了故障检测与隔离方法的有效性。针对具有切换运行模态的混杂系统故障隔离问题，研究了基于有向因子图的故障隔离方法。对于带有切换行为的混杂系统，通过分析贝叶斯网络在故障因果性建模能力上的不足，提出了一种基于混合键合图及因果路径分析建立有向因子图诊断模型，并基于最大后验概率隔离故障的方法。在航天器电源系统的仿真实验中，根据混合键合图构建的有向因子图诊断模型，以及依据最大后验概率准则得到的诊断结果验证了故障隔离方法的有效性。针对以总线为中心的航天器电气连接结构，提出一种递阶化的故障诊断系统结构，其在电气连接上作为总线上的独立功能设备，在诊断方式上则对航天器不同功能层次应用不同的方法。依据航天器系统所包含的典型设备与组成方式，基于递阶化的故障诊断系统结构，设计并实现了包含故障诊断模块，部件模拟器以及外部终端的航天器仿真验证系统，测试结果验证了递阶化故障诊断系统结构的可行性。