由于全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）星座的增加,更多的可见星参与到定位服务中,因此定位精度得到了提升。但与此同时,多星定位下的信号质量问题也变得更加敏感。异常的GNSS信号会影响到地面导航定位系统的正常运行,甚至会削弱生命安全服务级别。而通过对导航信号进行质量评估,既可以推测出在轨卫星的运行状态和服务质量,也可以反映传播过程环境的不确定因素。因此,对信号质量的可靠评估,是确保终端实现各项服务需求的必要条件之一。为了能获得更为精确的GNSS信号,提供更为可靠的卫星服务,本文围绕GNSS多频多系统自主完好性监测以及从点到面的一张信号监测网两个方面进行研究。本文主要工作和创新点如下:1、针对当前Advanced RAIM（receiver autonomous integrity monitoring）的非经典GPS和BDS星座进行了性能分析。相较于大多数文献采用的仿真数据,本文对GPS/BDS分析采用真实测站数据。同时,由于BDS在亚太地区的特色性质,所以对算法采用的理论仿真时间进行了分析与验证,并提出验证了一种基于GPS/BDS组合星座在亚太地区的新的星座配置,使其能够更加逼近真实情况下的ARAIM性能。2、提出了一种极值逼近的ARAIM算法。针对ARAIM对配置信息概率分配优化不足的问题,本文通过减小影响VPL（vertical protection level）的两个最重要的视图解与全视图解之间的差异来提高ARAIM性能。结果表明,在可见卫星减少的情况下,对于耗尽星座,经过改善之后,覆盖范围可以从59.97%增加到76.63%。即使对于没有太多空间来提高可用性的乐观星座,改进的算法也可以将覆盖率提高大约3%。3、提出了一种基于反馈结构的ARAIM算法。经典的ARAIM算法仅在标称条件下满足最小误差,且组合权值的不同会影响保护级别的计算。反馈式ARAIM算法能够很好的计算出在当前阈值下最精确的权值解,通过改善这种微小的差异,让大多数区域的VPL值都降到了35m以下。4、针对眼图和星座图需要人为参与才能判别异常的情况,提出了一种可视化的监测模型,通过对长时间的正常数据采集与分类,将阈值具象成一个规则禁区。通过规则禁区内是否有信号映射出的数据来进行自主判断。