所需导航性能(Required Navigation Performance,RNP)是利用飞机自身机载导航设备和全球定位系统引导飞机起降的新技术,是目前国际民航界公认的未来导航发展的趋势,也是中国民航局正在大力推进的运行方式。RNP的实施减轻了飞机对陆基导航设备的依赖,方便新导航技术和方法的应用,使空域的使用更加灵活,其本质是对客机具备多类导航信息的综合管理、预测导航系统性能并能及时告警能力的新要求。高精度是RNP运行过程中对机载导航系统的定位性能提出的首要需求,但在扰动环境下传统导航系统融合方法的抗干扰自适应能力不足;完好性是RNP运行过程中对导航系统提出的另一个重要性能指标,卫星导航系统作为未来RNP运行中的主用导航设备,提升其完好性性能具有重要意义,但目前单独卫星导航系统的自主完好性监测性能不足;在RNP运行过程中,大型客机的实际导航性能(Actual Navigation Performance,ANP)是机组在飞行过程中判定是否满足RNP需求的重要依据。目前关于ANP的评估仍缺乏系统性的研究。因此,针对上述问题,本文在综合分析RNP运行中对飞机导航系统需求的基础之上,主要研究了多源导航系统信息自适应融合技术、卫星导航系统完好性监测增强技术以及机载实际导航性能评估技术。其目的主要是为了提高导航系统的精度和完好性,并对其性能进行实时评估,从而实现RNP运行下的机载性能监视与告警。本文首先分析了大型客机航空电子系统及飞行管理系统的组成及功能,并对其在RNP运行过程中所需满足的不同导航性能指标进行了分析。针对目前的多种RNP运行和实施规范,论文总结分析了RNP运行中总系统误差的组成及分类,提出了RNP的性能指标分配方法。根据RNP运行对机载导航系统的需求,设计了民用客机中多源异构导航系统的配置及功能规划方案,为RNP运行中的导航系统信息综合处理的关键技术研究提供了支撑。为了提升并保障导航系统的精度性能,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法,有效提高有色量测噪声下惯性/卫星组合导航系统的精度;其次,提出了一种基于极大后验估计和渐消因子的自适应容积卡尔曼滤波方法,该方法解决了线性滤波方法高阶截断所导致的定位误差较大及发散的问题,并在噪声统计特性时变的情况,有效地抑制滤波发散和提高滤波估计的精度,从而提升了惯性/陆基组合导航系统的精度性能。为了确保卫星导航系统完好性监测性能,提出了一种基于支持向量回归辅助的组合导航系统完好性监测方法,在组合系统发生故障时均能快速准确地识别故障子系统,从而保障了导航系统的完好性。同时,提出了一种基于陆基导航系统辅助的加权奇偶矢量机载自主完好性监测方法,在卫星数较少时或多星同时发生故障的情况下,均能实时有效地检测与识别故障卫星,从而保障了卫星系统的完好性。为了实现导航性能的实时评估与监测,考虑到不同导航模式下的ANP评估方法的差异,针对单一导航模式和组合导航模式,提出了一套相应的实际导航系统评估方法。同时,提出了一种基于数值积分与二分迭代的性能评估方法,实现了大型客机位置估计存在偏差下ANP的准确评估,可以为飞行机组人员提供飞机的导航系统性能状态和变化倾向的监控,用于机载实时告警,从而保障飞行安全和可靠性。最后,本文设计并实现了一套基于RNP运行的机载导航系统地面仿真验证平台,有效验证了所提出导航信息综合处理与评估方法,并对不同导航模式在RNP运行中的适用性进行了评估和验证,并在我国自行研制的C919大型客机地面综合仿真验证系统中得到了应用,为机载导航系统的信息综合管理与性能评估测试提供了一种较好的仿真验证手段。