卫星导航接收机自主完好性监测算法研究

针对航空导航定位高可靠性的要求和GPS接收机观测噪声分布的特点,研究将粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测（RUM）中.通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了完整的RAIM算法详细流程.通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明：粒子滤波算法在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性.     

基于惯性辅助的北斗接收机完好性监测方法研究

针对传统卫星导航接收机在卫星数小于5颗及卫星星座构型不佳的情况下无法实现卫星故障识别与隔离的问题,结合卫星导航接收机在弹上的实际应用情况,利用惯导的辅助数据设计了一种基于多级Kalman滤波的北斗接收机完好性监测方案,给出了卫星导航接收机的RAIM滤波器结构与故障检测和隔离方法,并对其可用性进行了推导。该方案经过仿真分析及实验测试,结果表明在4颗可见星的条件下,可有效检测并隔离单星阶跃、慢速漂移、慢速随机等北斗卫星伪距和伪距率故障,从而使北斗接收机能够提供连续、精确的导航定位功能。     

基于奇异值分解的接收机自主完好性监测算法

基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测（receiver autonomous integrity monitoring，RAIM）算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法，但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性，掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性，提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解，获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量，从而可以简便地进行粗差监测，更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素，以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别，并开展仿真分析研究。结果表明，提出的方法能够正确检测、识别故障卫星，在特定参数下能够达到很好的故障识别率，即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时，算法能够实现98.8%的故障识别率。     

基于预滤波器和两级AIME的GNSS/INS超紧组合慢变故障检测

针对包含预滤波器的GNSS/INS非相干超紧组合架构，提出了一种基于预滤波器的两级AIME慢变故障检测方法。该方法首先基于预滤波器构建第1级AIME检测，并设计了关于第1级AIME检测统计量的检测量Kalman滤波器。在发生慢变故障时，第1级AIME故障检测统计量存在递增趋势。对于检测量Kalman滤波器而言，这种递增趋势也可视作一种慢变故障。以检测量Kalman滤波器为基础，构建了第2级AIME检测算法，以达到减小故障检测时间的目的。在单星和两星伪距慢变故障场景下，进行了仿真与对比分析。仿真结果表明，所提方法能够正确识别故障卫星并且可以显著减小慢变故障的检测时间。对于小变化率的慢变故障，所提方法在检测时间上的优势更加明显。     

用于卫星导航多星故障识别的新方法

 通过分析广义似然比方法,指出该方法不能用于多星故障识别。为能够快速识别多颗故障卫星,提高卫星导航定位系统的可靠性,提出了一种可以用于多颗故障卫星识别的接收机自主完整性监测（RAIM）的新方法——假设验证法。该方法对所有可能的故障卫星组合进行假设验证,对每种假设的故障卫星组合计算出卫星伪距偏差,然后利用此偏差构造一个新的奇偶残差矢量,最后利用特定的故障识别准则进行判断。以识别2颗故障卫星和识别3颗故障卫星为例进行了计算机仿真,结果显示：假设验证法故障正确识别率高于85%,高于现有的可用于多星故障识别的最优奇偶矢量法,可以有效提高卫星导航系统的可靠性。同时,与最优奇偶矢量法相比,假设验证法不需要求取矩阵广义特征向量,计算量将减少90%以上。     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。     

一种快速检测GPS卫星完好性风险的方法

提出了一种观测量组合算法对完好性风险进行了监测;并针对多接收机单统计量的线性组合进行了讨论;最后利用实际数据对该统计方法进行验证。研究结果表明:在发生失效的情况下,观测量组合算法能够更快地监测故障的发生,提高了对故障的检测速度,同时可检测出小偏差故障,降低系统的漏检率。     

北斗导航系统接收机 自主完好性监测算法及性能分析

北斗导航定位系统是我国自主研制的全球导航定位系统,其接收机的自主完好性是决定可靠性的关键因 素之一。文章推导了RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)算法的观测模型,并在此基础上推导了基于 最小二乘法的RAIM算法、故障检测和故障识别算法。仿真表明,该算法可以检测出故障并识别故障卫星。     

基于地面测量的卫星导航系统时间同步技术研究

根据卫星导航系统地面观测数据的特点,建立了站间和星地时间同步的状态空间方程和量测方程,设计了序列Kalman滤波算法,综合利用时间同步观测数据及伪距观测数据,求解出监测站及导航卫星钟差。通过仿真计算表明,本文所建立的模型及设计的序列Kalman滤波算法,提高了卫星导航系统站间和星地时间同步的精度,具有一定的应用价值。     

时-集综合的接收机自主完好性监测方法研究

提出了将时域处理和集合统计综合实现接收机自主完好性监测的方法。对卡尔曼滤波的新息检测方法进行了数学建模,分析了其优点和缺陷,并将其与基于瞬时(Snapshot)集合冗余一致性检测的RAIM的方法进行综合,称之为时-集综合的接收机自主完好性监测(TimeandSetCombinedReceiverIntegrityAutonomousMonitoring,TSC-RAIM)。计算机仿真结果表明,该方法不仅可以减少对可见星数目的要求,弥补SnapshotRAIM对多故障不敏感的缺陷,同时提高了故障检测的概率。     

载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用

针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。     

Correlation-weighted least squares residual algorithm for RAIM

The Least Squares Residual (LSR) algorithm, one of the classical Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithms for Global Navigation Satellite System (GNSS), presents a high Missed Detection Risk (MDR) for a large-slope faulty satellite and a high False Alarm Risk (FAR) for a small-slope faulty satellite. From the theoretical analysis of the high MDR and FAR cause, the optimal slope is determined, and thereby the optimal test statistic for fault detection is conceived, which can minimize the FAR with the MDR not exceeding its allowable value. To construct a test statistic approximate to the optimal one, the Correlation-Weighted LSR (CW-LSR) algorithm is proposed. The CW-LSR test statistic remains the sum of pseudorange residual squares, but the square for the most potentially faulty satellite, judged by correlation analysis between the pseudorange residual and observation error, is weighted with an optimal-slope-based factor. It does not obey the same distribution but has the same non-central parameter with the optimal test statistic. The superior performance of the CW-LSR algorithm is verified via simulation, both reducing the FAR for a small-slope faulty satellite with the MDR not exceeding its allowable value and reducing the MDR for a large-slope faulty satellite at the expense of FAR addition.     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

双卫星故障条件下的RAIM可用性研究

现有的关于接收机自主完好性监测（RAIM）算法大部分是基于单颗卫星故障的假设,但随着GPS技术的发展,多颗卫星发生故障的可能性已不能再被忽视,特别是两颗卫星同时发生故障的情况。本研究基于对水平定位误差保护级（HPL）的分析,从一颗卫星故障的可用性出发,推导出两颗卫星故障时的可用性。率先给出了在两颗卫星故障的情况下,天津区域内RAIM算法的可用性。仿真结果表明：两颗卫星故障的可用性低于单颗卫星故障的可用性。     

Receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) capability forsole-means GPS navigation in the oceanic phase of flight

Receiver autonomous integrity monitoring (RAIM), a GPS integrity monitoring scheme that uses redundant ranging signals to detect a satellite malfunction that results in a large range error, involves two functions: detection of the presence of a malfunctioning satellite and identification of which satellite (or satellites) is malfunctioning. An analysis is presented of GPS RAIM capability for sole-means navigation in the oceanic phase of flight, where the position protection limit requirement for the integrity function is not as stringent as for nonprecision approaches, and yet both detection and identification function may be required if GPS is to be used as a sole-means system. For this purpose, a detection and identification algorithm is developed which takes advantage of the fact that for the oceanic phase of flight, a much larger position error is acceptable than for the nonprecision approach phase of flight. The performance of this algorithm and an algorithm proposed previously by others is estimated via simulation and compared. On the basis of the results, recommendations are made on how RAIM may be used if GPS is to be coupled with an inertial system to provide a sole-means capability in the oceanic phase of flight