导航进近着陆系统是目前民用航空领域的重要组成部分,随着旅客增长航班增加,传统的导航系统无法满足更加精密进近着陆的要求。作为目前民用航空领域大力发展的卫星导航系统之一,地基增强系统(GBAS)能够提供更加可靠的高精度定位服务。但目前我国自主研发的北斗卫星GBAS系统仅能满足精密进近CAT I类导航性能服务,对于达到精密进近CAT II/III类导航性能的要求标准还有一定的差距。因此本文基于北斗卫星GBAS系统地面端完好性监测技术与BP神经网络算法,进行了部分研究探讨与仿真分析,主要的研究内容及成果为:首先,文章概述了GBAS完好性监测系统的基本原理及发展现状、系统工作流程以及数据处理算法。其次,鉴于组合导航是提高卫星导航系统性能常见的外部增强手段,针对传统组合导航系统存在的缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络改进UKF的组合导航算法。新的算法能够有效地降低噪声,减小飞行器进近着陆时的误差。最后,分析了传统GBAS系统地面端完好性监测技术中接收机多参考一致性监测与电离层梯度异常监测算法,提出了利用BP神经网络优化的自适应卡尔曼滤波梯度监测算法。解决了传统算法中有限样本B值相关性问题、位置域无故障和单一故障相关性问题等,提高了导航系统在精密进近阶段CAT II/III类的完好性监测性能以及数据质量的可用性。