太阳是太阳系中唯一的能量源, 拥有着极为宽阔的连续谱以及数以万计的吸收线和发射线, 是一个非常丰富的光谱信息宝藏。 太阳电磁辐射的能量主要集中在可见光区和红外光区, 其中, 具有多普勒红移特征的太阳红外光谱可作为天文测速导航的信息源。 太阳光谱多普勒红移测速是天文测速导航的重要环节, 它通过计算接收太阳光谱相对于标准太阳光谱的多普勒红移反推出航天器和太阳之间的相对径向速度。 然而, 太阳黑子、 日冕、 耀斑等太阳活动引发的光谱畸变会造成太阳光谱的不稳定, 这将影响着太阳光谱的测速精度, 进而影响导航精度。 为了提高太阳光谱测速导航性能, 依据太阳光谱测速原理, 探索改进太阳光谱多普勒红移测速的信号处理方法。 提出了一种面向太阳光谱测速导航的自适应 EMD-NDFT多普勒红移测速方法, 该方法针对太阳光谱的多普勒效应计算得到红移, 进而反推得到航天器相对于光源的径向速度。 该方法由EMD处理、 NDFT变换、 相关匹配三部分构成。 即： 首先运用EMD算法对非平稳的接收太阳光谱信号进行自适应分层, 再根据每一层本征模态信号进行自适应阈值滤波降噪, 以获得平稳的重构信号; 然后根据太阳光谱非均匀采样的特点, 对标准太阳光谱和接收光谱分别进行NDFT变换将光谱由时域转换到频域, 再选择两者的低频特征谱线进行泰勒匹配以获得相位差, 从而得到航天器相对于太阳的径向速度。 该方法将信号的时域降噪和频域稀疏相结合, 可更快速、 更准确地得到径向速度。 分析了太阳黑子活动的一个周期中, 不同年份的光谱变化情况, 并分别对其进行多普勒红移测速计算和分析。 仿真实验结果表明, 针对不同时间段和不同噪声下的太阳光谱数据, 采用自适应EMD-NDFT方法可以有效提高测速精度, 并能较大程度地降低计算复杂度。