CN105738925A - 一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法。该方法主要包括：从卫星星历，历书，地图数据库中提取卫星运行数据，列车线路信息，根据预测位置、卫星位置和卫星运行参数建立观测矩阵；利用观测矩阵计算出所述预测位置的水平保护级值，将预测位置的水平保护级值与设定的水平告警门限值进行比较，根据比较结果确定预测位置的自主完好性监测结果。本发明实施例通过运用最小二乘与卡方检验结合的卫星故障处理策略，加强列车定位与RAIM的结合，具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，能够及时发现卫星故障、接收机故障及铁道线路中的异常。具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，保障了列车定位的可靠性。

Description

一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法

技术领域

本发明涉及列车运行控制技术领域，尤其涉及一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法。

背景技术

在列车运行控制系统中，保证列车行驶安全、改进铁路运作效率以及增强铁路系统的能力是铁路业的主要目标。目前，全球卫星定位系统广泛应用于铁路系统施工、调度、救援和物流等诸多方面，使得列车运行控制系统的自动化、信息化得到不同程度的提高，从而保障了铁路运输的安全可靠。随着铁路在全球范围内蓬勃发展，如何精确地对列车位置进行定位以及对列车的运行进行控制已成为铁路智能运输系统的核心内容。传统的定位方法有轨旁定位、信标定位、电缆环线定位等，都存在一定的局限性，不能满足铁路运输行业快速发展的需求。随着全球定位系统的建立，卫星定位在列车运行中得到了广泛的应用。举世瞩目的青藏铁路因其环境恶劣，给施工和建设带来较大困难，为保证列车安全畅通和高效运行，结合青藏线特点，列车定位利用导航卫星系统，满足了定位的高精度和高可靠性。

北斗卫星导航系统是中国完全自主研制的卫星导航系统，它推动了GNSS的技术的发展，其建设的基本原则是:开放性、自主性、兼容性、渐进性。为了进一步提高北斗卫星导航系统的能力，中国正在北斗一代的基础上进行北斗二代系统的建设。北斗二代将建成包含35颗卫星、覆盖全球的卫星导航定位系统。在2020年左右，将建成覆盖全球的北斗卫星导航系统。

由于美国对GPS的限制，我国的北斗导航系统已经在我国的铁路中逐渐应用。卫星导航系统除了提供导航功能外，还必须具有在系统不能使用时及时向用户发出告警的能力，这种能力叫做系统的完好性。为保证定位的精度，需要对卫星导航的完好性做出判断。因为卫星的某些故障或其他外界恶劣条件会引起测距错误，如卫星钟漂、各种欺骗与干扰以及卫星组成部分的故障等，从而降低用户的安全性与完好性。尤其地面监测站很难发现这种原因造成的测距错误，这就导致用户会接收和使用一颗或数颗失效卫星的错误信息，从而使列车定位严重偏离当前其所在的位置，对列车行车安全危害极大，所以系统除了提供基本的定位服务外，还需要对定位结果进行完好性监测。

完好性监测包括系统级和用户端完好性监测。系统级的完好性监测主要是地面设置监测站监测卫星的状况，利用广域差分或局域差分技术提高精度，确保广播给用户的误差改正数不包含危险误导信息，主要有广域增强系统(WideAreaAugmentationSystem，WAAS)、地面增强完好性监测(GroundAugmentationIntegrityMonitoring，GAIM)。系统级的完好性保证体现在两方面，一方面是系统向用户播发完好性信息，由用户端计算出水平或者垂直定位的误差保护限值，以限定定位结果的误差范围，标识定位结果的可靠性；另一方面是系统对自身各个组成部分可能发生的异常环节进行监测，当检测出异常后利用相应的算法将其消除，若不能消除就发出告警。RAIM(ReceiverAutonomousIntegrityMonitoring，接收机自主完好性监测)是利用用户端接收机内部的冗余度信息，或借助其他辅助设备(如气压高度表、惯性导航等)，实现卫星故障检测和故障识别，并在导航解算过程中将故障排除。它无需外部设备的辅助，花费较低，容易实现，是目前应用较为广泛的一种完好性监视算法，该方法较系统监测方法日益显现出其优越性。

传统的列车定位方法有：轨旁定位、信标定位、电缆环线定位等，缺点在于受限于空间的限制，无法对列车实时跟踪定位，存在一定的局限性，不能满足铁路运输行业快速发展的需求，而卫星定位方式不仅可以大大减少轨旁设备，而且便于维护，在列车运行中日益受到重视和应用。

现有技术中还没有对列车定位专用的卫星接收机进行自主完好性监测的方法。

发明内容

本发明的实施例提供了一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法，以保障列车定位的可靠性。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法，包括：

从卫星的历书信息、线路数据中提取卫星运行参数；

根据预测位置、卫星位置和所述卫星运行参数建立观测矩阵；

利用所述观测矩阵计算出所述预测位置的水平保护级值，将所述预测位置的水平保护级值与设定的水平告警门限值进行比较，根据比较结果确定所述预测位置的自主完好性监测结果。

进一步地，所述的从卫星的历书信息、线路数据中提取卫星运行参数，包括：

从卫星的星历、历书信息中提取卫星运行数据，该卫星运行数据包括卫星运行的偏心率、卫星倾角、历书时间，卫星数目，从地图数据库中提取卫星线路数据，所述卫星线路数据包括卫星的经度、纬度、高程、航向角参数，将提取的所述卫星运行数据、所述卫星线路数据进行整理并在地图上显示。

进一步地，所述的根据预测位置、卫星位置和所述卫星运行参数建立观测矩阵，包括：

根据所述卫星的历书信息计算出卫星在ECEF坐标系下的位置信息，根据所述卫星和所述预测位置在ECEF坐标系下的位置信息，计算出卫星在ECEF坐标系下的高度角，将所述高度角和卫星的遮蔽角进行比较，根据比较结果计算出可见卫星的数目，当可见卫星的数目不小于5，则根据预测位置、卫星位置、所述卫星运行数据和所述卫星线路数据建立观测矩阵H；

BDS定位的线性化模型为y＝Hx+ε

上式中H是观测矩阵，它是N×4维线性关联矩阵，其中：

$H=\left[\begin{array}{cccc}-\cos {\mathrm{El}}_1\sin \left({\mathrm{AZ}}_1\right)& -\cos {\mathrm{El}}_1\cos \left({\mathrm{AZ}}_1\right)& -\sin {\mathrm{El}}_1& 1\\ -\cos {\mathrm{El}}_2\sin \left({\mathrm{AZ}}_2\right)& -\cos {\mathrm{El}}_2\cos \left({\mathrm{AZ}}_2\right)& -\sin {\mathrm{El}}_2& 1\\ ...& ...& ...& ...\\ -\cos {\mathrm{El}}_N\sin \left({\mathrm{AZ}}_N\right)& -\cos {\mathrm{El}}_N\cos \left({\mathrm{AZ}}_N\right)& -\sin {\mathrm{El}}_N& 1\end{array}\right]$

El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角

进一步地，所述的利用所述观测矩阵计算出所述预测位置的水平保护级值，将所述预测位置的水平保护级值与设定的水平告警门限值进行比较，根据比较结果确定所述预测位置的自主完好性监测结果，包括：

当进行单点无方向要求的列车定位专用的卫星接收机自主完好性监测RAIM时，利用所述观测矩阵H计算出卫星的特征斜率SLOPE′_i的计算公式如下：

${\mathrm{SLOPE}}_i^{\′}=\frac{\sqrt{A_{1i}^2+A_{2i}^2}}{\sqrt{S_{ii}}}$

其中A＝(H^TH)^-1H^T，S＝I-H(H^TH)^-1H，

最大卫星特征斜率SLOPE′_max＝max_i(SLOPE′_i)；

所述预测位置的水平保护级值HPL的计算公式如下：

$HPL={\mathrm{SLOPE}}_{\max }^{\′}\·\mathrm{\σ}\·\sqrt{{\mathrm{\λ}}_{min}};$

其中，λ为非中心χ²分布的密度函数的非中心参数，σ为卫星伪距误差的标准差；

将所述预测位置的水平保护级值HPL与设定的水平告警门限值HAL进行比较，若HPL大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测不可用；若HPL不大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测可用。

进一步地，所述的方法还包括：

当利用观测矩阵计算出所述预测位置的沿股道方向的保护级别ATPL时：

当列车沿股道方向前进时，所述预测位置的沿股道方向的保护级别ATPL的计算公式如下：

ATPL＝K_AT·d_AT

其中，K_AT为常数，d_AT可由下式获得：N为可见卫星数，σ_i为误差项；

s_AT由下式得出

$S=\left[\begin{array}{cccc}{s}_{AT,1}& s_{AT,2}& ...& s_{AT,N}\\ s_{CT,1}& s_{CT,2}& ...& s_{CT,N}\\ s_{U,1}& s_{U,2}& ...& s_{U,N}\\ s_{t,1}& s_{t,2}& ...& s_{t,N}\end{array}\right]={\left(H^{T}H\right)}^{-1}H,$ 式中：，

$H=\left[\begin{array}{cccc}-\cos {\mathrm{El}}_1\sin ({\mathrm{AZ}}_1-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_1\cos ({\mathrm{AZ}}_1-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_1& 1\\ -\cos {\mathrm{El}}_2\sin ({\mathrm{AZ}}_2-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_2\cos ({\mathrm{AZ}}_2-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_2& 1\\ ...& ...& ...& ...\\ -\cos {\mathrm{El}}_N\sin ({\mathrm{AZ}}_N-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_N\cos ({\mathrm{AZ}}_N-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_N& 1\end{array}\right]$

式中，El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角

将所述预测位置的沿股道方向的水平保护级值ATPL与设定的水平告警门限值HAL进行比较，若ATPL大于HAL，则确定所述预测位置的沿股道方向的自主完好性监测不可用；若ATPL不大于HAL，则确定所述预测位置的沿股道方向的自主完好性监测可用。

进一步地，所述的方法还包括：

当进行列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测时，计算出每个卫星的最小二乘解

${\hat{x}}_{LS}={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}y$

其中，A是n×4线性关联矩阵，它前3列元素由各卫星的方向余弦构成，第4列全部为1，表示接收机时钟的状态；y是n×1的矢量，构成元素为带噪声的伪距观测值与基于在标称位置和时钟偏差的伪距预测值之间的差值；每个卫星的伪距残差量R_w的计算公式为：

$\begin{array}{c}{R}_w=y-{\hat{y}}_{LS}=y-A{\hat{x}}_{LS}=y-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}Wy\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)(Ax+\mathrm{\ϵ})\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)\mathrm{\ϵ}\\ =S_w\mathrm{\ϵ}\end{array}$

其中，S_w＝I_n-A(A^TWA)^-1A^TW。

I_n为单位矩阵，ε是测量误差的矢量，它包括随机噪声和确定偏差，A，y同上式子

R_w中包含了各颗卫星的伪距误差量，可以用它来判断卫星有无故障。设SSE＝R_w ^TR_w，用来代表所有卫星伪距残差量的平方和。因而构造统计量

$T_x=\sqrt{SSE/(n-4)}$

其中n为可见卫星数

设卫星故障检测时的最大误警概率为P_FA，整体统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，则卫星的故障检测门限值T_D的计算公式为：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<{T_D}^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4)}\left(x\right)dx=1-P_{FA}$

χ²是一个概率统计中的分布函数；

将实时计算的统计量T_x和T_D进行比较：若T_x＞T_D，则确定列车定位专用的卫星接收机自主完好性监测的发生故障，发出告警；若T_X≤T_D，则没有故障。

进一步地，所述的方法还包括：

若一个或多颗卫星出现故障，则统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，且非中心参数为λ，并且非中心参数λ的计算公式如下：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<{T_D}^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4,\mathrm{\&lambda;})}\left(x\right)dx=1-P_{MD}$

其中，P_MD为给定的误警概率；

又根据公式S＝I-Q＝A(A^TA)^-1A^T

然后求得水平保护级值HPL为：

$HPL=max\{\sqrt{\&lsqb;S^2(1,i)+S^2(2,i)\&rsqb;/Q(i,i)}*\mathrm{\&sigma;}*\sqrt{\mathrm{\&lambda;}}\}$

在每次进行列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测之前，先计算HPL，并将HPL和最大告警限值HAL进行比较，若HPL<HAL，则进行后续的列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测过程。

进一步地，所述的方法还包括：

当确定列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测发生故障后，假设测量噪声服从均值是0的正态分布，计算出每颗卫星的λ(i)值：

λ(i)＝w²(i)/Q(i,i)i＝1,2,3…n

其中，w(i)表示伪距残差向量的第i个元素，Q(i，i)表示Q矩阵对角线上的元素，比较每颗卫星的λ(i)值，λ(i)值最大的卫星就是故障卫星，对故障卫星进行隔离，将隔离之后的结果进行显示。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过运用基于HPL的ATPL法，加权RAIM的卫星故障处理策略与加强列车定位与RAIM的结合，具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，能够及时发现卫星故障、接收机故障及铁道线路中的异常。该方法利用卫星的冗余信息，对多个导航结果进行一致性检验，具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，保障了列车定位的可靠性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种列车定位专用RAIM系统的实现原理示意图；

图2为本发明实施例提供的一种列车定位专用RAIM系统的结构图；

图3为本发明实施例提供的一种列车定位专用RAIM故障检测与隔离系统结构图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

为了保障列车定位的精准性与可靠性，定位系统要根据当前历书的信息预测未来几天内的卫星可见性和水平保护级别从而进行可用性判断；对于运行中的列车，系统要根据实时卫星的星历、伪距等信息建立残差模型来进行一致性检验，对卫星所出现的故障进行检测和排除，从而保证定位结果的精确度。

本发明的列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法有两大部分，一部分为RAIM预测的方法，另一部分为RAIM故障处理的方法。在RAIM预测中，主要使用的是可用性判断方法，结合HPL方法的沿股道方向的保护水平(ATPL)计算方法；在RAIM故障分析中，首先对卫星故障检测的过程做了较详细的建模和推导，然后根据卫星的不同情况分别进行了误差加权设计，从而增强了检测和隔离算法的准确性。

图1为本发明实施例提供的一种列车定位专用RAIM系统的实现原理示意图，该系统的计算过程主要包括三个模块：数据处理模块，算法模块和显示模块。数据处理模块将卫星的历书或者星历信息读取，从卫星的星历、历书信息中提取卫星运行数据，该卫星运行数据包括卫星运行的偏心率、卫星倾角、历书时间，卫星数目，从地图数据库中提取卫星线路数据，所述卫星线路数据包括卫星的经度、纬度、高程、航向角参数。数据处理模块将整理出的数据发送到算法模块，通过算法计算出预测与故障排除的结果。

铁路专用的卫星接收机的自体完好性监测的预测方法主要有HPL(HorizontalProtectLevel，水平保护级值)与ATPL(AlongTrackProtectLevel,沿股道方向保护级别)两种方法，对于单点无方向要求预测常用HPL方法进行预测，HPL方法基于ARP(AddressResolutionProtocol，地址解析协议)方法，HPL方法输出是一个圆的半径，该圆的圆心位于预测点，并确保其包含了在给定误警概率和漏警概率下所指示的水平位置。

预测系统首先读取卫星历书并计算卫星位置，由卫星历书的信息，计算得出卫星在ECEF坐标系下的位置，根据卫星位置和预测位置在ECEF(Earth-CenteredEarth-Fixed,地心地固)下的坐标，计算卫星在站心坐标系下的高度角，将高度角和遮蔽角比较，根据规定，遮蔽角取5°，若高度角小于遮蔽角，则该卫星不可见，预测可见卫星的数目，若小于5，则RAIM不可用，否则计算观测矩阵H，BDS(BeiDouNavigationSatelliteSystem，中国北斗卫星导航系统)定位的线性化模型为y＝Hx+ε。

上式中H是根据卫星位置、预测位置、卫星运行数据和卫星线路数据建立的观测矩阵，它是N×4维线性关联矩阵，其中：

$H=\left[\begin{array}{cccc}-\cos {\mathrm{El}}_1\sin \left({\mathrm{AZ}}_1\right)& -\cos {\mathrm{El}}_1\cos \left({\mathrm{AZ}}_1\right)& -\sin {\mathrm{El}}_1& 1\\ -\cos {\mathrm{El}}_2\sin \left({\mathrm{AZ}}_2\right)& -\cos {\mathrm{El}}_2\cos \left({\mathrm{AZ}}_2\right)& -\sin {\mathrm{El}}_2& 1\\ ...& ...& ...& ...\\ -\cos {\mathrm{El}}_N\sin \left({\mathrm{AZ}}_N\right)& -\cos {\mathrm{El}}_N\cos \left({\mathrm{AZ}}_N\right)& -\sin {\mathrm{El}}_N& 1\end{array}\right]$

El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角

再计算卫星的特征斜率其中A＝(H^TH)^-1H^T，S＝I-H(H^THΩ^-1H，SLOPE′_max＝max_i(SLOPE_i′)为最大卫星特征斜率。

最后由公式 $HPL={\mathrm{SLOPE}}_{max}^{\&prime;}\&CenterDot;\mathrm{\&sigma;}\&CenterDot;\sqrt{{\mathrm{\&lambda;}}_{min}}$ 计算水平保护级HPL，将HPL与告警限值进行比较，判断RAIM的可用性。

其中，λ为非中心χ²分布的密度函数的非中心参数，σ为卫星伪距误差的标准差。将计算出的HPL值与HAL(HorizontalAlertLevel，水平告警门限)值进行比较，若HPL大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测不可用；若HPL不大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测可用。

因为HPL取决于卫星的几何布局，所以需要算出线路中每个位置点的HPL值，最终给出RAIM可用性报告。

整个线路预测应用ATPL方法进行预测，由于列车是沿股道方向前进，所以系统还要针对每个预测点，计算出列车沿股道方向的保护级别ATPL＝K_AT·d_AT，其中，K_AT为常数，在一维高斯分布情况下，K取6(误差率为6-σ＝0.000000001973)，d_AT可由下式获得：N为可见卫星数，σ_i为误差项。

s_AT由下式得出

$S=\left[\begin{array}{cccc}{s}_{AT,1}& s_{AT,2}& ...& s_{AT,N}\\ s_{CT,1}& s_{CT,2}& ...& s_{CT,N}\\ s_{U,1}& s_{U,2}& ...& s_{U,N}\\ s_{t,1}& s_{t,2}& ...& s_{t,N}\end{array}\right]={\left(H^{T}H\right)}^{-1}H,$ 式中：，

$H=\left[\begin{array}{cccc}-\cos {\mathrm{El}}_1\sin ({\mathrm{AZ}}_1-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_1\cos ({\mathrm{AZ}}_1-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_1& 1\\ -\cos {\mathrm{El}}_2\sin ({\mathrm{AZ}}_2-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_2\cos ({\mathrm{AZ}}_2-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_2& 1\\ ...& ...& ...& ...\\ -\cos {\mathrm{El}}_N\sin ({\mathrm{AZ}}_N-yaw)& -\cos {\mathrm{El}}_N\cos ({\mathrm{AZ}}_N-yaw)& -\sin {\mathrm{El}}_N& 1\end{array}\right]$

式中，El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角(东北天坐标系)。

计算出股道线路中每一点的ATPL值，预测位置的列车的沿股道方向的水平保护级值ATPL与设定的水平告警门限值HAL进行比较，若ATPL大于HAL，则所述预测位置的沿股道方向的自主完好性监测不可用。

对于列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测与隔离方法，主要应用的是加权RAIM的卫星故障处理策略。在进行故障检测时运用了加权RAIM的卫星故障处理策略，因为每个卫星的仰角是不同的，需要对每个卫星的误差分别进行考虑。考虑到卫星与仰角有关的误差，最小二乘解为：

${\hat{x}}_{LS}={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}y$

其中，A是n×4线性关联矩阵，它前3列元素由各卫星的方向余弦构成，第4列全部为1，表示接收机时钟的状态；y是n×1的矢量，构成元素为带噪声的伪距观测值与基于在标称位置和时钟偏差的伪距预测值之间的差值。

每个卫星的伪距残差量R_w的计算公式为：

$\begin{array}{c}{R}_w=y-{\hat{y}}_{LS}=y-A{\hat{x}}_{LS}=y-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}Wy\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)(Ax+\mathrm{\&epsiv;})\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)\mathrm{\&epsiv;}\\ =S_w\mathrm{\&epsiv;}\end{array}$

其中，S_w＝I_n-A(A^TWA)^-1A^TW。

I_n为单位矩阵，ε是测量误差的矢量，它包括随机噪声和确定偏差。A，y同上式子

R_w中包含了各颗卫星的伪距误差量，可以用它来判断卫星有无故障。设SSE＝R_w ^TR_w，用来代表所有卫星伪距残差量的平方和。因而构造统计量

$T_x=\sqrt{SSE/(n-4)}$

其中n为可见卫星数

然后将计算所得的卫星的检测统计量进行卡方(χ²)检验，首先要求得门限值，卫星在没有故障时导航系统处于正常状态，如果此时出现告警，则称之为误警。设误警的概率为P_FA，则满足：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<T^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4)}\left(x\right)dx=1-P_{FA}$

由此可求得门限值T_D。其次要求得非中心参数λ，若一个或多颗卫星出现故障，则统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，且非中心参数为λ。此时给定的漏检率为P_MD，可以求得λ值：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<T^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4,\mathrm{\&lambda;})}\left(x\right)dx=1-P_{MD}$

其中，T为故障检测时误警率为P_FA时确定的门限T_D。

又根据公式S＝I-Q＝A(A^TA)^-1A^T

然后求得HPL为

$HPL=max\{\sqrt{\&lsqb;S^2(1,i)+S^2(2,i)\&rsqb;/Q(i,i)}*\mathrm{\&sigma;}*\sqrt{\mathrm{\&lambda;}}\}$

在每次检测之前先计算HPL，并和最大告警限值HAL比较。若HPL<HAL，则RAIM算法可用。确定检测门限T_D，然后将实时计算的统计量T_x和T_D进行比较：若T_x＞T_D，则发生故障，发出告警；若T_X≤T_D，则没有故障。

如有故障，则需要对故障进行排除，假设测量噪声服从均值是0的正态分布，故障判别的依据是：

λ(i)＝w²(i)/Q(i,i)i＝1,2,3…n

其中，w(i)表示伪距残差向量的第i个元素，Q(i，i)表示Q矩阵对角线上的元素。比较每颗星的λ值，λ值最大的就是故障卫星。这样便可对卫星的故障进行检测和隔离。将隔离之后的结果发送到显示模块，就线路预测而言，因为整条线路包含多个点，而每个点的每个时刻都需要进行RAIM可用性计算，所以结果应该是三维坐标系的显示；除了线路外，若要对特定点进行RAIM预测，则需要切换到单点的预测模式，因而也需要相应地进行可视化的显示。最后，对可用性进行判断后，应该给出RAIM预测的报告，并做数据库存储，最终以网页形式发布。卫星运行状况显示为了知道在整个预测过程中卫星的高度角、方位角的变化情况，以观察可见卫星的运行情况，需要对其进行可视化的显示；在卫星解算过程中，需要考虑不同坐标系的转换情况，所以需要选用合适的图表来对结果进行合理化的表现。

RAIM预测和故障检测与排除不仅提高RAIM的准确度，而且便于用户使用。

图2为本发明实施例提供的一种列车定位专用RAIM系统的结构图，下面结合图1和图2对列车定位专用RAIM系统进行描述。RAIM预测主要功能是根据当前卫星的历书信息预测目标点未来几天(一般不超过3天)的RAIM可用性情况，最终给出可用性的图表显示以及结果报告。本发明设计的线路预测系统主要包含单点预测和线路预测，输入数据主要由北斗卫星的历书信息和线路位置信息构成。除此之外，在预测计算过程中，也对卫星的运行情况进行了可视化显示。整个系统采用B/S架构，即在服务器端进行RAIM可用性计算并存储到数据库中，然后在浏览器端通过网页发布预测结果。

输入数据(卫星历书，星历)：将卫星的历书或者星历信息读取，从历书或者星历信息中提取卫星运行轨道的参数(偏心率、轨道倾角、历书时间，卫星数目，经度、纬度、高程、航向角)，将数据显示在软件的表格中，预测计算时可以由表格中的数据计算出未来卫星的位置。

地图显示：将数据利用Map-X软件在地图上显示，地图左侧显示加载文件的名称，每个读入线路文件都可以在地图上显示起点、终点、点数，并且可以在地图上测量线路距离；地图右侧为线路地图显示，地图可以进行放大、缩小、测距、清除痕迹的操作。

单点及线路预测结果：RAIM预测的重点在于对其结果进行合理的显示和评价。就线路预测而言，因为整条线路包含多个点，而每个点的每个时刻都需要进行RAIM可用性计算，所以结果应该是三维坐标系的显示；除了线路外，若要对特定点进行RAIM预测，则需要切换到单点的预测模式，因而也需要相应地进行可视化的显示。最后，对可用性进行判断后，应该给出RAIM预测的报告，并做数据库的存储，最终以网页形式发布。

卫星运行状况显示：为了知道在整个预测过程中卫星的高度角、方位角的变化情况，以观察可见卫星的运行情况，需要对高度角、方位角进行可视化的显示；在卫星解算过程中，需要考虑不同坐标系的转换情况，所以需要选用合适的图表来对结果进行合理化的表现。

下面结合图3列车定位专用RAIM故障检测与隔离系统结构图对系统进行简要描述，实时RAIM主要包括故障检测和故障排除两方面。当进行卫星故障检测时，卫星可见数目要求大于5，然后通过构造的统计量和卡方检验阈值作比较；若检测到故障，在做故障隔离时，此时的卫星的数目应至少为6颗。在北斗卫星导航系统解算过程中，首先要读取卫星星历以及测量伪距，对星历和伪距信息的数据结构进行存储，将存储的卫星星历和测量伪距来计算卫星实时的位置，在列车位置解算的故障检测与隔离方面主要应用的是加权RAIM的卫星故障处理策略。在进行故障检测时运用了加权RAIM的卫星故障处理策略因为每个卫星的仰角是不同的，所以需要对每个卫星的误差分别进行考虑。考虑到卫星与仰角有关的误差，最小二乘解为

${\hat{x}}_{LS}={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^{T}y$

可由误差模型求得，伪距残差量为

$\begin{array}{c}{R}_w=y-{\hat{y}}_{LS}=y-A{\hat{x}}_{LS}=y-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}Wy\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)(Ax+\mathrm{\&epsiv;})\\ =(I_n-A{\left(A^{T}WA\right)}^{-1}{A}^{T}W)\mathrm{\&epsiv;}\\ =S_w\mathrm{\&epsiv;}\end{array}$

其中，S_w＝I_n-A(A^TWA)^-1A^TW。

R_w中包含了各颗卫星的伪距误差量，可以用它来判断卫星有无故障。设SSE＝R_w ^TR_w，用来代表所有卫星伪距残差量的平方和。因而构造统计量

$T_x=\sqrt{SSE/(n-4)}$

然后将计算所得的统计量进行卡方(χ²)检验，首先要求得门限值，卫星在没有故障时导航系统处于正常状态，如果此时出现告警，则称之为误警。设误警的概率为P_FA，则满足：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<T^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4)}\left(x\right)dx=1-P_{FA}$

由此可求得门限值T_D。其次要求得非中心参数λ，若一个或多颗卫星出现故障，则统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，且非中心参数为λ。此时给定的漏检率为P_MD，可以求得λ值：

$P(\frac{SSE}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}<T^2)=\underset{0}{\overset{T^2}{\&Integral;}}{f}_{{\mathrm{\&chi;}}^2(n-4,\mathrm{\&lambda;})}\left(x\right)dx=1-P_{MD}$

其中，T为故障检测时误警率为P_FA时确定的门限T_D。

S＝I-Q＝A(A^TA)^-1A^T

然后求得HPL为

$HPL=max\{\sqrt{\&lsqb;S^2(1,i)+S^2(2,i)\&rsqb;/Q(i,i)}*\mathrm{\&sigma;}*\sqrt{\mathrm{\&lambda;}}\}$

在每次检测之前先计算HPL，并和最大告警限值HAL比较。若HPL<HAL，则RAIM算法可用。确定检测门限T_D，然后将实时计算的统计量T_x和T_D进行比较：若T_x＞T_D，则发生故障，发出告警；若T_X≤T_D，则没有故障。

本发明优点为具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，能够及时发现卫星故障、接收机故障及铁道线路中的异常。该方法利用卫星的冗余信息，对多个导航结果进行一致性检验，具有给用户提供完好性监测和快速报警的响应能力，保障了列车定位的可靠性。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种列车定位专用的卫星接收机自主完好性方法，其特征在于，包括：从卫星的历书信息、线路数据中提取卫星运行参数；

根据预测位置、卫星位置和所述卫星运行参数建立观测矩阵；

利用所述观测矩阵计算出所述预测位置的水平保护级值，将所述预测位置的水平保护级值与设定的水平告警门限值进行比较，根据比较结果确定所述预测位置的自主完好性监测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的从卫星的历书信息、线路数据中提取卫星运行参数，包括：

从卫星的星历、历书信息中提取卫星运行数据，该卫星运行数据包括卫星运行的偏心率、卫星倾角、历书时间，卫星数目，从地图数据库中提取卫星线路数据，所述卫星线路数据包括卫星的经度、纬度、高程、航向角参数，将提取的所述卫星运行数据、所述卫星线路数据进行整理并在地图上显示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据预测位置、卫星位置和所述卫星运行参数建立观测矩阵，包括：

根据所述卫星的历书信息计算出卫星在ECEF坐标系下的位置信息，根据所述卫星和所述预测位置在ECEF坐标系下的位置信息，计算出卫星在ECEF坐标系下的高度角，将所述高度角和卫星的遮蔽角进行比较，根据比较结果计算出可见卫星的数目，当可见卫星的数目不小于5，则根据预测位置、卫星位置、所述卫星运行数据和所述卫星线路数据建立观测矩阵H；

BDS定位的线性化模型为y＝Hx+ε

上式中H是观测矩阵，它是N×4维线性关联矩阵，其中：

El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的利用所述观测矩阵计算出所述预测位置的水平保护级值，将所述预测位置的水平保护级值与设定的水平告警门限值进行比较，根据比较结果确定所述预测位置的自主完好性监测结果，包括：

当进行单点无方向要求的列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测(RAIM)时，利用所述观测矩阵H计算出卫星的特征斜率SLOPE_i′的计算公式如下：

其中A＝(H^TH)^-1H^T，S＝I-H(H^TH)^-1H，

最大卫星特征斜率SLOPE_max′＝max_i(SLOPE_i′)；

所述预测位置的水平保护级值HPL的计算公式如下：

其中，λ为非中心χ²分布的密度函数的非中心参数，σ为卫星伪距误差的标准差；

将所述预测位置的水平保护级值HPL与设定的水平告警门限值HAL进行比较，若HPL大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测不可用；若HPL不大于HAL，则确定所述预测位置的自主完好性监测可用。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

当利用观测矩阵计算出所述预测位置的沿股道方向的保护级别ATPL时：

当列车沿股道方向前进时，所述预测位置的沿股道方向的保护级别ATPL的计算公式如下：

ATPL＝K_AT·d_AT

其中，K_AT为常数，d_AT可由下式获得：N为可见卫星数，σ_i为误差项；

s_AT由下式得出

式中：，

式中，El_i为每颗卫星的高度角，AZ_i为卫星方位角，yaw为列车航向角

将所述预测位置的沿股道方向的水平保护级值ATPL与设定的水平告警门限值HAL进行比较，若ATPL大于HAL，则确定所述预测位置的沿股道方向的自主完好性监测不可用；若ATPL不大于HAL，则确定所述预测位置的沿股道方向的自主完好性监测可用。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

当进行列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测时，计算出每个卫星的最小二乘解

其中，A是n×4线性关联矩阵，它前3列元素由各卫星的方向余弦构成，第4列全部为1，表示接收机时钟的状态；y是n×1的矢量，构成元素为带噪声的伪距观测值与基于在标称位置和时钟偏差的伪距预测值之间的差值；每个卫星的伪距残差量R_w的计算公式为：

其中，S_w＝I_n-A(A^TWA)^-1A^TW。

I_n为单位矩阵，ε是测量误差的矢量，它包括随机噪声和确定偏差，A，y同上式子

R_w中包含了各颗卫星的伪距误差量，可以用它来判断卫星有无故障。设SSE＝R_w ^TR_w，用来代表所有卫星伪距残差量的平方和。因而构造统计量

其中n为可见卫星数

设卫星故障检测时的最大误警概率为P_FA，整体统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，则卫星的故障检测门限值T_D的计算公式为：

χ²是一个概率统计中的分布函数；

将实时计算的统计量T_x和T_D进行比较：若T_x＞T_D，则确定列车定位专用的卫星接收机自主完好性监测的发生故障，发出告警；若T_X≤T_D，则没有故障。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

若一个或多颗卫星出现故障，则统计量SSE/σ²服从自由度为n-4的χ²分布，且非中心参数为λ，并且非中心参数λ的计算公式如下：

其中，P_MD为给定的误警概率；

又根据公式S＝I-Q＝A(A^TA)^-1A^T

然后求得水平保护级值HPL为：

在每次进行列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测之前，先计算HPL，并将HPL和最大告警限值HAL进行比较，若HPL<HAL，则进行后续的列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测的故障检测过程。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

当确定列车定位专用的卫星接收机的自主完好性监测发生故障后，假设测量噪声服从均值是0的正态分布，计算出每颗卫星的λ(i)值：

λ(i)＝w²(i)/Q(i,i)i＝1,2,3...n

其中，w(i)表示伪距残差向量的第i个元素，Q(i，i)表示Q矩阵对角线上的元素，比较每颗卫星的λ(i)值，λ(i)值最大的卫星就是故障卫星，对故障卫星进行隔离，将隔离之后的结果进行显示。