1.一种导致RAIM高漏检率的故障卫星预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取导航系统在观测时刻的卫星数和卫星的观测方程以及根据RAIM检测方法构建检测统计量；根据包含故障偏差的卫星的观测方程对所述检测统计量进行推导，得到推导后的检测统计量；从所述检测统计量可知所述检测统计量和所述故障偏差呈线性关系，由斜率值的表达式可知，斜率值与卫星几何构型有关，在所述故障偏差固定情况下，所述检测统计量中的斜率值越小，检测统计量越小，根据所述检测统计量判断故障卫星；计算所述故障卫星的故障检测统计量；将所述故障检测统计量对伪距噪声方差进行归一化，得到归一化后的故障检测统计量；根据预先设置的虚警率确定检测门限，利用所述检测门限、归一化后的故障检测统计量以及非中心化参量构建故障漏检率表达式；通过求解非中心化参量的表达式对所述故障漏检率表达式进行推导，得到漏检率与卫星几何构型有关的定义，根据所述定义实现导致RAIM高漏检率的故障卫星预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包含故障偏差的卫星的观测方程为y＝H·x+ε其中，H为系数矩阵，ε表示故障偏差向量， b j 表示表示卫星j的故障偏差。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建检测统计量为其中，p表示奇偶空间向量，上标T表示转置运算。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据包含故障偏差的卫星的观测方程对所述检测统计量进行推导，得到推导后的检测统计量，包括：对所述观测方程中系数矩阵进行QR分解，得到正交矩阵和上三角矩阵；对所述正交矩阵进行转置运算，得到转置后的矩阵；取所述转置后的矩阵的后(n-4)行，得到奇偶空间矩阵；其中n表示可见卫星的数量；根据所述奇偶空间矩阵和故障偏差向量对所述检测统计量进行推导，得到推导后的检测统计量为其中，ε表示故障偏差向量，Q p 表示奇偶空间矩阵，b j 表示卫星j的故障偏差，上标T表示转置运算， 表示斜率值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测统计量越小，即卫星对RAIM检测越不敏感。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述故障卫星的故障检测统计量，包括：计算所述故障卫星的故障检测统计量为其中， 表示奇偶空间向量，Q表示正交矩阵，ε表示故障偏差向量，Q :,s 表示正交矩阵Q的第s列元素，L s 表示故障偏差，H 0 表示无故障情况下，H 1 表示有故障情况下，p k 表示奇偶空间向量里的第k个元素。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述故障检测统计量对伪距噪声方差进行归一化，得到归一化后的故障检测统计量为z＝WSSE/σ 2其中，σ 2 表示伪距噪声方差。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述检测门限、归一化后的故障检测统计量以及非中心化参量构建故障漏检率表达式，包括：利用所述检测门限、归一化后的故障检测统计量以及非中心化参量构建故障漏检率表达式为其中，T(P f )表示故障检测门限，n表示可见卫星个数，z表示归一化后的故障检测统计量。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，求解非中心化参量的表达式为其中，σ 2 表示伪距噪声方差，Q :,s 表示正交矩阵Q的第s列元素，L s 表示故障偏差，H 1 表示有故障情况下。
