全球定位系统（Global Positioning System，GPS）作为目前技术最为成熟的和应用最为广泛的卫星导航定位系统，在军事、航海、航空、测量、交通等众多领域中得到了广泛应用。随着全球卫星导航系统的发展以及用户对于卫星导航定位服务性能要求的不断提高，卫星导航定位的精度和可靠性日益受到重视。本文在改善GPS接收机定位精度和GPS接收机自主完好性监测方面进行了研究，取得了一定的研究成果。针对GPS接收机测量噪声分布的特点，利用粒子滤波在处理非线性系统非高斯噪声问题具有较大优势的特点，采用粒子滤波对GPS定位数据进行处理，得到非线性、非高斯系统动态模型下的系统状态估计的近似最优估计，并针对粒子滤波算法出现的样本退化和多样性丧失问题，研究基于Markov链蒙特卡罗（MCMC）方法的改进粒子滤波算法，建立描述系统运动的动态状态空间模型与观测模型。结合实测数据与基本粒子滤波进行滤波效果比较，结果表明：MCMC粒子滤波算法能有效降低GPS定位位置和速度误差，其滤波性能优于基本粒子滤波算法。针对RAIM算法中的卫星故障检测与隔离的问题，研究一种将基于遗传算法进行再采样的粒子滤波与似然比方法有机结合的GPS接收机自主完好性监测（RAIM）方法。将遗传算法中的选择、交叉和变异操作融入到粒子滤波中，提高了粒子滤波的精确性，建立了故障卫星检测与隔离模型，通过对由粒子权值所构成的检验统计量进行对数似然比检验的方法对故障卫星进行检测和隔离。通过实测数据验证，结果表明，该算法在非高斯量测噪声情况下成功地检测并隔离了故障卫星，而且遗传算法的引入使故障检测和隔离的精度得到提高，从而验证了将遗传算法辅助下的粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测的可行性和有效性。本文对粒子滤波及其改进型粒子滤波算法在GPS接收机定位精度改善和GPS接收机自主完好性监测中的应用进行了一定的研究，其研究结果对于我国的北斗二代卫星导航接收机的定位数据滤波和接收机自主完好性监测有一定的参考价值。