随着全球卫星导航系统(GNSS)的快速发展,卫星导航的应用领域得到极大拓宽。大量卫星导航用户设备已经广泛应用于涉及人员生命安全和重大财产安全的人员、车辆、船舶、飞机的精密导航。但是,由于GNSS的高度复杂性,在工作过程中不可避免地会出现异常故障,导致系统的完好性破坏,危害到人员生命和重要财产的安全。开展GNSS系统的完好性监测方法研究,对GNSS的应用有很重要的工程实际意义。卫星导航接收机自主完好性监测(RAIM)直接利用接收机冗余观测信息对卫星故障进行检测和识别,具有完全自主、反应迅速的特点,是GNSS系统完好性监测的重要手段。本文开展了基于单历元信息的RAIM算法研究,分析了单历元RAIM算法流程,研究了统计量提取方法和检验方法,设计了仿真场景,进行了算法实现和仿真分析。仿真结果显示,本文中的单历元RAIM算法能够对较大伪距异常故障进行完好性监测,为后续研究奠定了基础。本文针对单历元RAIM只能对较大伪距异常故障进行完好性监测,对微小伪距异常故障灵敏度不足的问题,开展了基于历史历元信息的多历元RAIM算法研究。分析了常用的累加奇偶矢量TPV-RAIM算法,针对其对多历元统计信息利用不全面的缺点,提出了基于递推最小二乘的RLS-RAIM算法和基于卡尔曼滤波的KALMAN-RAIM算法,进行了算法实现和仿真分析。仿真结果表明,所提出的RLS-RAIM和KALMAN-RAIM算法大幅度地降低了噪声对微小故障检测的影响,提高了检验灵敏度。本文开展了多卫星故障下的RAIM算法研究,分析了多卫星故障的完好性风险。分析结果显示,三颗及三颗以上卫星同时发生完好性风险的概率可以忽略不计,应重点研究双星故障的RAIM方法。以双星故障为对象,研究了故障平面投影的双星RAIM算法和KALMAN滤波器在多故障情况下的应用。研究结果显示,故障平面投影的双星RAIM算法方法可以对双星故障进行有效检验。