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随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的迅速发展,完好性已经成为了卫星导航系统的一个重要服务性能,而接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)是卫星导航系统完好性监测的一个重要组成部分。RAIM通过利用用户接收机的冗余观测量来实现卫星的故障检测和故障识别,反应迅速,易于实现且不需要借助外界设备,已经成为了导航过程中重要的处理环节。论文针对滤波算法在RAIM中的应用和改进展开研究,主要包括:1)用于检测微小缓变伪距偏差的卡尔曼滤波RAIM算法及其改进算法;2)非高斯观测噪声情况下基于改进型粒子滤波的RAIM算法。首先,对接收机自主完好性监测技术的国内外研究现状进行了综述。其次,介绍了RAIM的理论基础,包括GNSS导航定位误差、假设检验原理及方法、完好性性能指标和RAIM算法流程。第三,介绍了GNSS伪距定位原理与经典的最小二乘定位算法,推导了GNSS滤波定位算法,包括扩展卡尔曼滤波定位算法、抗差扩展卡尔曼滤波定位算法以及粒子滤波定位算法。第四,研究了基于卡尔曼滤波的RAIM算法并进行改进。推导了传统的卡尔曼滤波RAIM算法,分析了微小缓变伪距偏差对RAIM的影响,在此基础上,针对微小缓变伪距偏差的检测与修正问题,结合两种用于检测微小缓变伪距偏差的卡尔曼滤波RAIM算法:新息外推法和累积历元法,提出一种外推-积累RAIM算法。该算法结合了新息外推法和累积历元法在检测微小缓变伪距偏差上的优势,从而更有效地检测微小缓变伪距偏差;同时,利用抗差扩展卡尔曼滤波对偏差进行抗差处理,提高了定位精度。仿真实验和实测数据实验的结果表明,该算法对微小缓变伪距偏差具有更高的正确故障检测率和更短的检测时延,并在一定程度上修正了偏差。最后,研究一种基于抗差扩展卡尔曼粒子滤波(Robust Extended Kalman Particle Filter,REK-PF)的RAIM算法。通过抗差扩展卡尔曼滤波得到粒子滤波的重要性密度函数,减少了粒子退化,提高了粒子滤波的精确性,并通过残差平滑故障检测方法实现对故障卫星的快速检测和隔离。通过仿真实验和实测数据实验验证了基于REK-PF的RAIM算法的可行性,结果表明,基于REK-PF的RAIM算法在非高斯观测噪声情况下能快速检测和隔离故障卫星,与基于传统粒子滤波的RAIM算法相比,故障检测性能得到了提高,且具有更高的定位精度。