基于选星预处理的改进随机抽样一致性RAIM方法

多星座导航能够增加可视卫星数量,改善卫星几何构型,已成为卫星导航定位领域发展的重要方向之一。多星座导航接收机自主完好性监测(RAIM)技术对提高导航系统的完好性具有重要作用。面向多星座导航的完好性监测需求,分析了传统随机抽样一致性(RANSAC)故障检测方法的不足,提出了一种基于最小样本集选星预处理的改进RANSACRAIM算法。该算法基于最大四面体积法和GDOP值贡献度的选星方法选取具有较好构型的卫星构成卫星子集,取代了传统RANSACRAIM方法通过遍历构成卫星子集,可有效避免卫星子集中存在较差卫星几何构型的情况,减少子集数量,提升故障检测的准确率。静态和动态仿真实验表明,改进的RANSACRAIM算法在检测效率和检测准确率等方面明显优于传统方法。

多检测统计量联合的T-RAIM故障检测方法

针对最小二乘接收机自主完好性监测算法中,故障检测概率随着可见卫星颗数的增加而降低的问题,在接收机授时自主完好性监测(T-RAIM)场景下提出一种多检测统计量联合检验的完好性算法:理论分析该方法的检测性能,并仿真验证在北斗卫星导航系统(BDS)和BDS加低轨系统场景下的故障检测能力。结果表明,在相同虚警概率的情况下,该算法能够有效提高故障检测概率,单BDS场景下故障检测率平均可提高34.4%,BDS加低轨场景下故障检测概率平均可提高12.1%。

概率神经网络多历元残差RAIM算法

民用航空领域中,为提高接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法对故障偏差的检测能力,降低最小可检测偏差,提出了一种概率神经网络多历元残差RAIM算法。该算法基于概率神经网络构建4层故障卫星检测模型,利用方差膨胀模型建立伪距残差故障类与无故障类训练样本,通过粒子群优化算法优化概率神经网络的平滑参数以满足误警率要求,从而计算输入多历元伪距残差与故障类和无故障类训练样本的相似程度,判断卫星是否出现故障。仿真实验结果表明,优化平滑参数可提高所提算法故障检测性能。相比加权最小二乘RAIM算法和高级RAIM(advanced RAIM,ARAIM)算法,所提算法在不同故障情况下可提高小伪距偏差的检测性能,降低不同故障情况下的最小可检测偏差。

考虑告警时间的多历元解集分离RAIM算法

针对传统快照算法故障检测效果依赖较大伪距偏差的问题,提出一种考虑告警时间的多历元解集分离接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法。该算法以解集分离RAIM为基础,在历元间伪距观测噪声相互独立假设下,通过累加多个历元的检验统计量,提高对微小缓变故障的检测能力。仿真试验中,以阶跃故障和缓变斜坡故障为例,将本算法与解集分离RAIM和多历元最小二乘残差RAIM算法进行对比验证。结果表明:在告警时间限值内,所提算法能够显著降低阶跃故障的最小可检测偏差和缓变斜坡故障的最小可检测斜率;超过告警时间限值时,也能够明显减小对缓变斜坡故障的检测延时。

利用部分可信信号的导航终端欺骗干扰检测方法

导航信号认证服务处于初步部署阶段,认证信号对地覆盖重数无法满足独立定位授时需求,现有研究对这一阶段利用部分通过认证的信号,即可信信号,实现欺骗检测的方法关注度较低。针对这一现状,该文根据欺骗攻击原理,提出以可信信号为基准,基于可信信号伪距残差的欺骗检测方法,建立该场景下的欺骗检测模型,并分析影响所提方法检测性能的因素。经过仿真,在可信卫星数目为3颗、用户定位精度约10 m条件下,当欺骗导致的定位偏差为100 m时,该方法的平均欺骗检测概率可达0.96。此外,该文对算法欺骗检测盲区进行了分析,证明所提算法对于绝大部分欺骗导致的定位结果均有效。

基于非相干积累的微小伪距偏差RAIM方法研究

针对传统RAIM算法难以检测连续微小伪距偏差的问题,提出一种基于非相干积累的微小伪距偏差RAIM方法。该方法通过对多个历元时刻奇偶矢量的非相干积累,使得检测统计量的非中心参数增大,从而提高算法对于微小伪距偏差的故障检测概率。理论分析和仿真结果表明,该方法在历元累加数为10时,可以显著提高对微小伪距偏差的检测性能,其可检测最小伪距偏差值约为传统奇偶矢量法的1/3。同时,该方法无需判断伪距偏差符号,在伪距偏差快速变化条件下,也能有效检测出微小伪距偏差。

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.

基于铱星增强的GPS系统RAIM性能

为评估基于低轨卫星增强的导航系统RAIM性能,建立了基于铱星增强的GPS(以下简称为iGPS)系统的伪距观测方程,估算出该系统用户距离均方根误差,并在此基础上分析了该系统RAIM性能。结果表明,铱星的增强不仅可以显著改善系统GDOP及HDOP值,而且显著提高了故障检测和识别概率,可检测的最小故障偏差从20m降到10m,可完全检测的最小故障偏差从80m降到40m,可识别及可完全识别的最小故障偏差也得到明显降低,为基于低轨卫星的导航增强系统设计提供了参考。

奇偶矢量RAIM算法的故障检测研究

RAIM作为一种行之有效的卫星故障诊断方法,在GPS完好性监测中发挥着重要作用。文中基于奇偶矢量RAIM算法,根据检验统计量在正常和故障情况下概率密度函数的不同,从概率角度对GPS完好性进行研究分析,主要阐述了误警率、漏检率和检测门限的概念及其之间的关系;并得出了可见卫星数增多时,漏检率不降反升的结果,这是RAIM算法的一个致命缺陷;最后仿真分析了伪距误差对漏警率的影响。

接收机时钟辅助RAIM算法研究

首先根据时间序列分析理论证明了接收机钟差残差的一阶差分序列是平稳过程,提出了基于"滑动窗"结合U-C算法的参数实时更新的接收机钟差预测模型,同时把基于该模型的钟差预测值引入到卫星导航中进行辅助自主完好性监测。仿真结果表明,本方法不仅改善了钟差预测的精度,而且提高了故障检测和识别的效率,检测的最小故障偏差下降到16m。这一算法在某型号接收机上取得了很好的效果。

精密进近阶段的多系统GNSS组合RAIM可用性算法及分析

给出了多系统全球卫星导航系统(GNSS)组合接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)可用性计算方法,在此基础上利用GPS、GLONASS实测数据与BDS、Galileo全星座仿真数据,分析了BDS、GPS、GLONASS和Galileo不同组合在精密进近阶段的RAIM可用性。通过试验分析发现,BDS的5颗地球同步轨道卫星和3颗倾斜地球同步轨道卫星对亚洲、非洲和欧洲大部分地区的RAIM可用性有很大的贡献。这些地区站星间几何观测结构得到改善,使得RAIM可用性相对于其他地区有很大幅度的提升。在亚太地区APV-I阶段单系统导航情况下,北斗导航系统RAIM可用性达到99.5%,高于其他三个导航系统。在精密进近阶段(APV-I、APV-II和CAT-I),BDS与其他导航系统(GPS、GLONASS和Galileo)的组合导航可以满足全球大部分区域的RAIM可用性需求,大多可达到100%。

三频GNSS接收机的RAIM算法研究

新一代全球导航卫星系统(GNSS)将为民用用户提供多个可用频点。为了使接收机能够充分利用多频点的卫星信号,提高系统的完好性,提出了一种能够用于三频GNSS接收机的接收机自主完好性监测(RAIM)算法。该算法通过建立三频线性化测量方程,将各频点的伪距信息融合起来。对三频伪距测量误差进行预白化处理,从而可以沿用奇偶矢量法的基本原理进行故障检测和隔离。经过详细理论推导,得到了三频RAIM算法中奇偶矩阵与单频奇偶矩阵间的简单转换关系,极大程度地降低了故障检测和隔离的计算复杂度,更易于在GNSS接收机中实现。仿真结果表明,三频RAIM算法可以提高传统单频RAIM算法的故障检测率和隔离率,尤其在伪距偏差较小的时候,性能改善更为显著。

一种可检测和改正微小慢变伪距偏差的新RAIM方法

在卫星导航系统各种应用场合中,漫反射多路径效应、通道一致性、大气延迟改正模型不精确等多种因素将导致伪距观测量出现微小慢变偏差,使导航接收机的定位精度下降。传统的接收机自主完好性监测(RAIM)方法基于单历元"快照"处理,检测性能依赖于故障卫星伪距偏差,故在检测微小伪距偏差时存在局限性。提出了一种基于多历元积累检测量的新RAIM方法,增大了积累后奇偶矢量的等效伪距偏差,提高了对微小慢变伪距偏差的检测性能,同时还给出了估计与改正伪距偏差的方法。理论分析和仿真结果表明,该方法积累10个历元即可显著改善对微小慢变伪距偏差的检测性能,经过伪距偏差改正后定位精度提高。

GPS RAIM水平定位误差保护限值算法分析

给出了一种新的水平定位误差保护限值(HPL)计算方法;通过模拟,分析了与已有方法的不同性能。

时钟改进模型辅助RAIM算法研究

提出采用“滑动窗”方式建立参数实时更新的接收机钟差改进模型,把基于该模型的钟差预测值引入到卫星导航中辅助进行自主完好性监测(RAIM).文中给出了相关流程图,并提出新的预测误差计算方法.基于GPS实测数据的验证分析表明,这种方法不仅可以提高RAIM算法的可用性,而且可以提高故障检测和识别效率,可检测的最小故障偏差从50米降到40米,可完全检测和识别的最小故障偏差从70米降到60米,并且系统的其它性能指标也有明显改善.

GPS和Galileo系统下RAIM算法可用性分析

介绍了RAIM算法中故障检测及其完好性保证的原理,采用STK仿真得到GPS和Galileo系统的卫星坐标及中国区域内的格网点坐标,结合航空用户对完好性需求,比较了GPS和Galileo系统下、不同类型导航性能需求的RAIM算法的可用性结果,分析了截止高度角、可视卫星数对故障检测可用性的影响。结果表明:当截止高度角越低、可视卫星数越多,故障检测的可用性越高;相同截止高度角条件时,Galileo系统下的RAIM可用性要高于GPS系统;单一的GPS导航系统难以满足垂直引导进近和精密进近等高等级的航空需求。

ARAIM算法应用于LPV-200服务

传统的接收机自主完好性监测(RAIM)技术仅支持LNAV航路,而无法满足有更严格完好性需求的LPV-200进近。近些年来国际上开始兴起的高级RAIM(ARAIM)算法因其垂直导航能力而凸显优势,并且可以通过优化配置危险误导信息概率,进一步降低垂直保护级别(VPL),提高可用性。通过Spirent GSS 8000信号模拟器设置针对LPV-200的场景,利用生成的数据对优化前后的算法进行仿真比较,结果证明双频GPS下的ARAIM技术在局部地区可以达到LPV-200服务的要求。

基于漏检概率的RAIM可用性分析方法

描述了通常基于单故障假设相应的HPL 或VPL 的计算模型,针对WAAS用户在应用RAIM时需要顾及多故障的情况,提出了基于漏检概率的可用性分析方法,并通过模拟计算得到一些结论。

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.

电离层与对流层模型对北斗RAIM可用性的影响分析

电离层和对流层是卫星导航系统测量的主要误差源，也是北斗卫星导航系统可用性变化的重要因素。采用星历数据仿真分析了电离层和对流层延迟误差模型对北斗导航系统RAIM可用性的影响，特别分析了不同对流层模型对民用航空的影响。实验表明电离层和对流层的延迟误差分别为0～14．5559m及0～23．7796m，且在民用航空的非精密进近阶段，用Saastamoinen模型、UNB3模型及Hopfield模型分别作为北斗的对流层误差模型的RAIM可用性分别为99．308％、92．0415％和100％，相比较Hopfield模型更适合作为北斗卫星导航系统的对流层模型，能满足民用航空的99．9％RAIM可用性要求。