粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

时钟偏差辅助的GPS完整性监测算法

对伪距残差最小二乘的接收机自主完整性监测(RAIM)算法进行了分析.在此基础上,通过对接收机时钟偏差的建模,将模型预测的时钟偏差引入伪距残差最小二乘的RAIM算法中,保证了在可见星仅为4颗的情况下,仍能利用χ2检验法对全球定位系统(GPS)进行完整性监测,从而达到提高完整性监测算法有效性的目的.计算机仿真的结果显示,这种辅助方式不仅计算简单,而且有效可行.      

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

GPS自主式完整性检测技术研究

证明了GPS(Global Positioning System) RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)两种算法:奇偶空间法和残差最小二乘法在数学上是等价的.提出了一种新的GPS RAIM算法,并进行了仿真实验.研究结果表明,该算法具有可用性高、漏警率低,故障检测灵敏等优点,满足了高精度、高可靠性的制导要求.研究了可见星较少时,采用气压高度表辅助、接收GLONASS(GLObal NAvigation Satellite System)信号等实现RAIM的方法,并进行了仿真验证.      

BDS/GPS组合导航接收机自主完好性监测算法

为使接收机自主完好性监测（RAIM）技术应用于民航垂直引导进近（APV）飞行阶段成为可能,研究了BDS/GPS组合导航RAIM算法。提出了一种基于BDS/GPS定位解最优加权平均解的算法,结合最优加权平均解与BDS/GPS定位解的关系建立检验统计量,根据最大允许的虚警率计算检验门限,实现对故障所在卫星导航系统的检测,并采用加权最小二乘残差法对故障进行检测与识别。研究结果对多星座组合卫星导航系统应用于民航APV飞行阶段的导航具有一定的参考意义。      

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警,是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标。基于惯性导航系统（INS）辅助的卫星导航自主完好性监测算法,提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法,通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星,最大限度利用组合导航中INS的导航信息,在2颗可见星条件下就能实现故障检测。相比传统接收机自主完好性监测(RAIM)方法,该方法提高了检测算法可用性。在GPS单星座且INS定位误差方差σ_s=1m条件下,加入35m单星故障幅值,传统加权RAIM故障检测概率为48.51%,本文算法检测概率为95.21%,检测性能提升47%;与INS辅助的卡尔曼滤波残差检测法相比,在相同INS精度等级条件下该方法也具有更高的检测概率。此外,仿真分析了不同INS精度等级对该方法故障检测性能的影响,结果表明INS精度越高,该方法检测性能越好。     

民航GPS地基区域完好性监视系统设计与实现

结合中国地域和空中交通流量分布的特点,提出了中国民航全球卫星定位系统GPS(Global Positioning System)地基区域完好性监视系统GRIMS(Ground-based Regional Integrity Monitoring System)的概念.一个包含7个监测站的地面监测网监测视界内的GPS卫星,判断其可用状况,并将判断结果和重要的监测数据发送到主控站.主控站计算中国范围内的接收机自主完好性监测RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)空洞,同时推算全国民航飞机的实时位置,并向所有位于RAIM空洞中的飞机及时发送完好性告警信息.从卫星出现故障到飞机收到告警信息之间的告警延迟小于7s.该系统已经应用于中国民航,在保证飞行安全的同时提高了飞行效率.      

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%。     

基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子（GDOP）作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37.5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0~0.6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。      

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.     

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.      

PSO选星算法参数分析与改进

多星座组合导航提供更多的可用卫星,但也增大接收机计算复杂度,选取部分可见星代替全部可见星进行接收机位置解算成为选星算法研究的热点。粒子群优化（PSO）选星算法将PSO算法引入到选星过程中,该方法能够减少选星时间,实现北斗/GPS组合星座快速选星。研究了该算法的关键参数包括惯性权重因子、加速系数、种群大小等对PSO选星算法性能的影响,并针对搜索过程容易陷入局部最优问题,提出自适应模拟退火粒子群优化（ASAPSO）选星算法,该算法通过引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子速度,以增强算法跳出局部极值的能力。采用实际数据对算法进行验证,结果表明:ASAPSO选星算法在保证选星时间的同时,能够提高算法搜索结果的准确性,其性能优于PSO选星算法。      

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于MHSS算法的ARAIM完好性和可用性预测

传统的接收机自主完好性监视只能提供非精密进近阶段的完好性监视,无法实现对完好性要求更加严格的飞行阶段的监视,而高级接收机自主完好性监视（AdvancedReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,ARAIM）可以在精密进近阶段为飞机提供满足航向信标性能垂直引导（LocalizerPerformancewithVerticalguidance,LPV）的完好性监视服务。文章基于多假设分组解算法,根据目前的星座环境,结合民航不同飞行阶段的应用需求,对ARAIM算法进行仿真研究。针对水平保护级（HorizontalProtectionLevel,HPL）和垂直保护级（VerticalProtectionLevel,VPL）的指标,在不同星座组合环境下,选取南北半球不同经纬度的5个观测机场,分别仿真了HPL和VPL的变化情况,并对全球HPL和VPL平均分布趋势,以及以99%的概率满足LPV-200进近可用性指标时,ARAIM可用性的全球覆盖率进行了仿真预测分析。仿真结果表明,不论是全球定位系统和格洛纳斯双星座还是增加北斗卫星导航系统后的三星座,5个观测机场的HPL和VPL均能满足LPV-200进近对完好性指标的要求;但在全球范围内,双星座条件下,ARAIM并不能完全支持LPV-200进近对完好性监视的要求,而三星座则可大大提高ARAIM的可用性,为民航用户提供满足精密进近的所需导航服务性能。     

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能，提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性，克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子，选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置，优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比，结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时，选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

基于北斗的机载终端完好性算法仿真研究

国内外关于接收机自主完好性算法的理论研究已经成熟,但缺乏依据北斗实测数据的算法性能分析。根据北斗Ⅱ代卫星导航系统14颗星的星座状态及其公开的服务性能,结合民航非精密进近的应用需求,对机载端嵌入自主完好性算法进行仿真研究。首先通过理论仿真,分析了亚太区之内算法的可用性。其次,利用NovAtel接收机实测的北斗数据,设定不同的场景和故障类型,对算法故障检测和识别的性能进行了研究分析。通过仿真,北斗系统在亚太区之内的平均可见星个数大于7颗,平均水平保护限值小于500m,能够满足算法的要求。另通过实测研究,算法可以有效地检测并识别出异常的伪距误差（即故障卫星）。结果表明：接收机自主完好性算法适用于当前北斗Ⅱ代卫星导航系统,能够为民用航空非精密进近提供具备完好性保证的服务。     

基于混合粒子滤波的载波估计算法

针对粒子滤波载波估计算法的高复杂度、粒子退化及贫化问题,提出了一种基于混合粒子滤波的载波估计方法.该方法引入多阶马尔科夫模型,采用多个非零均值高斯分布的加权和来近似重要性函数的最佳选择,并根据最大后验概率准则规范粒子的迭代计算.仿真结果表明,在非高斯噪声环境下,低轨卫星通信TDMA/DEQPSK(Time Division Multiple Address/Differential Quadrature Phase Shift Keying)数据帧非合作接收载波估计时,与基于经典粒子滤波的载波估计算法相比,提高了粒子"效率",在误码性能相当的情况下,有效降低了计算复杂度.     

BDS/GPS组合的H-ARAIM PBN和ADS-B应用可用性评估

水平-先进接收机自主完好性监测(H-ARAIM)属欧美大力发展的新型机载自主卫星导航完好性监测技术。从H-ARAIM的基于性能的导航(PBN)和广播式自动相关监视(ADS-B)应用方法出发,基于美国全球卫星导航系统(GPS)和中国自主北斗卫星导航系统(BDS)组合系统,综合考虑不同卫星故障概率、不同星座故障概率、不同星钟星历误差配置以及不同星座配置,全面仿真评估了H-ARAIM的PBN和ADS-B应用全球可用性,结果表明:卫星和星座故障概率变化,对水平保护级(HPL)结果的影响不足0.1%,PBN和ADS-B均可实现全球100%可用性;星钟星历误差变化,会导致较大幅度的HPL变化,最大值可达20 m,但对PBN和ADS-B应用可用性没有显著影响;不同星座配置会对全球和亚太区域平均99.9%HPL结果及PBN和ADS-B应用可用性产生显著影响,HPL变化幅度达到32 m,可用性随星座配置不同而变化,最差可降低到96%。所取成果可为北斗民航应用提供坚实的理论参考和可靠的技术支撑。     

基于PSO的多星座GNSS垂直保护级优化方法

针对传统的高级接收机自主完好性监测（ARAIM）算法中完好性风险和连续性风险分配存在保守的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的完好性风险和连续性风险分配方法。将不同的分配策略作为算法中不同的粒子，选取不同故障子集对应的垂直保护级的加权和为适应度函数，每个粒子基于粒子群优化寻优原理更新其位置及速度直至满足条件，进而得到优化后的分配策略和对应的垂直保护级。通过双星座对所提方法进行验证，并与传统方法进行对比分析，结果表明:基于PSO算法的完好性风险和连续性风险分配策略优化了垂直保护级，提高了ARAIM全球可用性。      

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.