接收机自主完好性监测(RAIM)是保证航空导航用户完好性的一种重要方法。本文主要致力于新型RAIM算法的研究及其应用。针对卫星导航系统的多星故障问题,设计和提出卫星多故障探测和识别的Bayes方法和基于独立分量分析的卫星多故障处理方法；设计多星座下的增强型RAIM (ARAIM)算法,并对其在全球LPV-200中的可用性进行分析;针对特殊用户的需求,研究基于钟差辅助的单星座ARAIM算法,并对其在LPV-250中的可用性进行分析；设计和提出基于向量自回归(VAR)模型的载波RAIM (CRAIM)算法,并对其在舰载相对定位(SRGPS)中的应用效果进行验证。本文的主要工作和创新点如下：1.提出两种卫星多故障探测和识别算法。一是结合时间序列独立分量分析异常值探测理论,提出一种新的卫星多故障探测和识别算法；利用5个iGMAS北斗监测站的民用观测数据对新算法进行验证。二是运用Bayes统计理论和方法,提出一种探测和识别卫星多故障的RAIM算法；该算法从Bayes假设检验的角度给出基于识别变量后验概率的故障判别规则；利用STK空间仿真软件模拟GPS和BDS双星座下的观测值,设计不同的试验方案检验该算法在组合星座下对多故障的探测效果,对IGS观测网络CHAN站实测数据进行处理并与以往的RAIM算法进行比较。2.提出多星座ARAIM算法并分析其在全球LPV-200中的可用性。提出一种基于时间序列在线预报的故障探测和识别算法,其原理是对每颗卫星的观测值从时间方向上进行建模,根据建立的时问序列模型对相应的观测值进行一步预报,分析预报残差的分布并根据虚警率的大小确定故障探测的阈值,进而用于故障探测；通过精确计算误判率的大小,设计一种故障探测和识别算法的可靠性定量分析方法；针对基于时间序列在线预报的故障探测和识别算法,给出新的完好性风险分配方式,进而提出垂直和水平用户保护水平的计算方法；借助于Standford大学的MAAST软件,设计多种试验方案以验证新算法处理故障的效果以及在全球LPV-200中的可用性。3.提出基于钟差辅助的单星座ARAIM算法,并考察其在LPV-250飞行中的可用性。利用时间序列模型对钟差进行预报,将钟差预报值作为虚拟观测值纳入到导航定位方程中进行单星座下的导航定位解算；引入卫星多故障探测和识别的Bayes方法对导航定位中可能出现的卫星故障进行监测,出现故障则向用户告警；对新设计ARAIM算法的完好性风险进行分配,并给出相应用户保护水平的计算方法。基于模拟的BDS验证新算法在全球LPV-250中的可用性,并且随机选取全球14个IGS监测站,查看新算法对于LPV-250可用性情况,并与ERAIM算法进行比较。4.提出基于向量自回归模型的CRAIM算法,并将其应用于RTK差分定位中。针对基于载波的定位算法中观测值之间的相关性,构建考虑观测值时间和空间相关性的VAR模型,用于卫星多故障的探测和识别；通过精确计算误判率的大小,设计一种故障探测和识别算法的可靠性定量分析方法；从完好性风险入手,考虑无故障、单故障和多故障三种故障类型,给出完好性风险的分配方式,进而推导相应用户保护水平的计算公式,如果判断出当前的导航信息不可用,则及时向用户告警。5.将新CRAIM算法应用于SRGPS的完好性监测中。引入和分析SRGPS载波差分相对定位算法,利用基于VAR模型的故障处理算法对双差载波相位观测值进行故障探测和识别,以确保导航结果的完好性；采用基于LAMBDA降相关的整数逐步搜索法进行模糊度解算并通过计算模糊度解算的成功率对其进行完好性监测；设计SRGPS的完好性监测实施方法并利用试验验证新算法的效果,即通过STK模拟基于BDS的算法实现平台,并对位于中国南海某区域的舰体飞机着降过程进行模拟试验,为我国SRBDS系统的建立进行初步探索。