CN105911567A - 一种gnss系统完好性评估方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种GNSS系统完好性评估方法和装置，该方法包括：获取导航接收机的观测数据；对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数；当粗差探测结果为残差异常时，对所述异常进行评估；当所述异常对完好性构成威胁时，根据改正数进行误差评估；计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。本发明提供的GNSS系统完好性评估方法，能够全面准确的评估GNSS的完好性，及时获知GNSS系统运行状况，及时进行故障的隔离和修复，提高GNSS系统的精确性和稳定性。

Description

一种GNSS系统完好性评估方法和装置

技术领域

本发明属于卫星导航技术领域，具体涉及一种完好性监测和估计方法。

背景技术

随着技术及其应用的推广，全球卫星导航系统(GNSS)接收机已经成为机载电子装备中核心部件之一。GNSS接收机的性能一般通过精度、完好性、连续性和可用性等四个方面来进行评估。其中完好性主要是对接收机在应用的安全性方面的要求，因此在对安全要求较高的应用中，完好性是必须要解决的关键问题。

完好性一般定义为：完好性是一种概率，在特定时期、系统覆盖区域内的任一点，位置误差不超出告警门限(Alarm Limit)，不给用户在告警时限(Time To Alarm)内发出告警信息的概率。因此，完好性一般以告警限值、告警时间和危险误导信息概率Pr(HMI)具体表征，其中，告警限值一般又分为水平告警限值(HAL)和垂直告警限值(HVL)。

GNSS主要由卫星系统、控制站及接收机三部分组成，相应地，完好性监测系统的模块，可以分为3部分：GNSS系统级完好性监测、GNSS监测站级完好性监测与GNSS用户级完好性监测。其中，系统级完好性监测的研究对象是卫星，主要考虑卫星轨道误差和卫星钟差的问题；监测站级完好性监测研究对象是监测站，主要处理的数据是观测数据以及增强信号数据。

用户级完好性监测是指在接收机终端通过对观测信息进行分析来实现导航信息完好性监测。由于对于航空应用，用户级完好性监测是在飞行器载体上进行的，因此本文将其称为机载完好性监测。按是否利用GNSS接收机外部信息，机载完好性监测又可分为接收机自主完好性监测RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)和组合完好性监测。RAIM监测的概念和算法相对较成熟，其基本原则是利用卫星冗余观测信息对接收机导航定位结果进行分析和故障识别。组合完好性监测是对RAIM监测的一种补充，是研究GNSS接收机及其差分增强系统与机载惯导、机载守时设备及高度表等组成的组合系统的完好性监测技术。

完好性问题对于航空来说是关系重大的，因为用户正以高速航行，如果不能及时的检测并排除故障卫星的话，飞机就很可能会偏离航路。随着机载系统对安全性能要求的日益提高，飞机上的导航系统也呈现多信息化、智能化、集成化的发展趋势。精确性与安全可靠性成为机载导航系统的重要特点。而精确定位定姿、故障检测隔离，已成为机载导航领域的重要学科技术之一，越来越受到人们的重视，近几年来得到了迅猛的发展。

因此，亟待提供一种对GNSS系统完好性评估的解决方案，全面准确的评估GNSS的完好性，及时获知GNSS系统运行状况，及时进行故障的隔离和修复，提高GNSS系统的精确性和稳定性。

发明内容

有鉴于此，本发明的一个目的是提供一种GNSS系统完好性评估方法和装置，能够对GNSS系统的完好性进行全面有效的评估，及时获知GNSS系统运行状况，及时进行故障的隔离和修复，提高GNSS系统的精确性和稳定性。

为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

本发明提供了一种GNSS系统完好性评估方法，包括：

获取导航接收机的观测数据；

对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数；

当粗差探测结果为残差异常时，对所述异常进行评估；

当所述异常对完好性构成威胁时，根据改正数进行误差评估；

计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

较佳地，根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

较佳地，进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能中的一种或者多种；

所述运行环境异常的评估因数包括人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变中的一种或者多种；

所述用户端异常的评估因数包括电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障中的一种或者多种。

较佳地，进行误差评估的评估因数包括星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差中的一种或者多种。

较佳地，所述获取导航接收机的观测数据包括：获取GNSS系统和INS系统的观测数据，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。

本发明还提供了一种GNSS系统完好性评估装置，包括：

获取单元，用于获取导航接收机的观测数据；

运算单元，与所述获取单元相连，用于对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数，当粗差探测结果为残差异常时，触发异常评估单元；

所述异常评估单元，与所述运算单元相连，用于执行异常评估，当所述异常对完好性构成威胁时，触发误差评估单元；

所述误差评估单元，分别与所述运算单元和所述异常评估单元相连，用于根据改正数进行误差评估；

处理单元，与所述误差评估单元相连，用于根据误差评估结果计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

较佳地，所述运算单元，用于根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

较佳地，所述异常评估单元进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能中的一种或者多种；

所述运行环境异常的评估因数包括人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变中的一种或者多种；

所述用户端异常的评估因数包括电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障中的一种或者多种。

较佳地，所述误差评估单元进行误差评估的评估因数包括星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差中的一种或者多种。

较佳地，所述获取单元，用于获取GNSS系统和INS系统的观测数据，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。

为了上述以及相关的目的，一个或多个实施例包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明某些示例性方面，并且其指示的仅仅是各个实施例的原则可以利用的各种方式中的一些方式。其它的益处和新颖性特征将随着下面的详细说明结合附图考虑而变得明显，所公开的实施例是要包括所有这些方面以及它们的等同。

附图说明

图1是本发明实施例一种GNSS系统完好性评估方法流程图；

图2是本发明实施例一种具体的GNSS系统和INS系统紧组合滤波的结构图；

图3是本发明实施例一种GNSS系统完好性评估关键因数的选择结构示意图；

图4是本发明实施例一种GNSS系统完好性评估装置结构示意图。

具体实施方式

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的组件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。

申请人注意到，在飞行器运行过程中，各种传感器都在时刻探测着飞行器自身和外界信息，由于这些信息本身之间是飞行器所处环境的映射，因此其具有很强的关联性，这种关联性反映到数据之上就代表着其数据之间具有互补、冗余特性。利用数据之间的互补性来提升探测系统性能是数据融合的核心目的。

因此，申请人在本申请中提出利用外部增强系统和传感器辅助信息提高卫星导航接收机输出导航信息完好性能。由外部增强信息和辅助信息为GNSS导航系统提供更精确的测量信息和冗余测量信息，从而提高机载导航设备的可用性和完好性。

下面将对本发明实施例所选择的多源信息进行分析：

(1)可利用惯性辅助提升机载完好性

惯性导航具有不受电磁干扰、独立自主输出载体导航信息和姿态信息的能力，其缺点是定位误差受初始对准精度影响较大，且误差随时间有积累。将惯导与卫星导航进行组合，可以利用卫星导航测量信息没有误差积累的优点对惯导误差进行修正，同时当采用紧组合方式时，短时间内可以在卫星数低于4颗情况下进行精确导航。惯导独立输出的定位结果给卫星导航提供了多种冗余信息，合理利用这些冗余信息不仅可以提高卫星导航定位精度，还可以对卫星测量伪距精度进行有效评估，从而可以提高机载卫星导航接收机的完好性。

当前卫星导航完好性大都是基于单颗卫星故障进行研究的，故障卫星越多需要的冗余信息越多，而惯导提供的冗余信息为多颗卫星故障监测提供了理想的解决途径。

(2)星基辅助提升机载完好性：

现有的四大GNSS系统分别是：我国正在建设的北斗第二代导航系统、美国的GPS系统、俄罗斯GLONASS系统和欧洲的GALILEO系统。随着全球卫星导航卫星系统的建设，可见卫星数目逐渐增多，同一历元时刻可见星从单GPS的10颗左右上升到近40颗。

星基辅助主要是指利用如GPS、GLONASS、GALILEO等的其它卫星导航系统及伪卫星系统来改善北斗系统星座分布、提供冗余测量信息从而可以增强机载北斗接收机的完好性能。

单星座导航系统由于卫星数目有限或是某些恶劣环境中信号受到严重干扰等问题，提供的卫星定位服务的精度、可靠性、安全性和可用性无法得到保障。同时，各个卫星导航系统单独工作时可能存在难以覆盖的空白带，而且用户在使用过程中会受到主控国的限制。

由于例如GPS、GLONASS、GALILEO和北斗等这几种星基导航系统在系统构置、导航定位机理、工作频段、调制方式、信号和星历数据结构等在方面是基本相同和近似的，都以发射扩频测距码、测量卫星与用户之间的伪距来完成导航定位，所以就存在利用一部用户设备同时接收这四种卫星信号的可能性。如果能将多个系统组合使用，由于可用卫星数目增多，不仅能填补单一系统存在的覆盖空白问题，而且可使系统精度显著提高。

所谓星基组合定位，就是用一台接收机或者多个接收机同时接收和测量多个GNSS系统的卫星信号，然后进行数据融合处理。例如，目前可此采用GPS/GLONASS/GALILEO/北斗组合定位，就是用一台接收机或者多个接收机同时接收和测量GPS、GLONASS、GALILEO和北斗四种卫星信号，然后进行数据融合处理。从而实现在世界上任何地方、任何时间精确测出三维位置、三维速度、时间和姿态参数，为用户提供仅用单一卫星系统定位无法获得的性能。它将提高系统完善性、可靠性、定位精度以及导航连续性。

对于多星融合实现组合导航，需要进行如下设计：

1、共有接收射频资源设计：由于各GNSS系统，例如GPS/GLONASS/GALILEO/北斗之间的载波频率和码率上是不同的，需要设计一个能同时得到各GNSS系统的本振频率和钟频频率的频率综合器。

2、时空归一化处理：由于各GNSS系统，例如GPS/GLONASS/GALILEO/北斗系统的坐标系是不一致的，所以需要实现多星座系统的坐标系统一计算。同时上述四个系统的时间尺度也是不一致的，这也需要系统进行时间对准处理。而且在上述处理过程中不要将单一系统误差传递到最终的组合系统上来。

利用多卫星定位系统进行导航定位都是要基于一定的卫星几何分布，也就是首先需要知道卫星的空间位置，判断可用于导航定位的可见卫星数目和分布情况，再根据可见卫星的伪距或者载波相位等相关方法来求解用户位置。

卫星导航定位，是以卫星和用户接收机天线之间的距离观测量为基准，根据已知的卫星瞬时坐标，来确定用户接收机天线的位置。卫星导航定位方法的实质是以星地空间距离为半径的三球交汇，因此，在一个观测站上，只需要3个独立距离观测量。

但是，由于各GNSS系统采用的都是单程测距原理，卫星钟与用户接收机时钟之间难以保持严格同步，受卫星钟和接收机时钟同步差的共同影响，实际上观测量不是观测站到卫星之间的真实距离，而是含有误差的伪距。当然，卫星钟差是可以通过卫星导航电文中所提供的相应钟差参数加以修正的，而接收机的钟差，由于精度低、随机性强，难以预先准确测定。所以，可将接收机的钟差作为一个未知参数与观测站坐标在数据处理中一并解出。因此，在一个观测站上，为了实时求解4个未知参数(3个用户坐标x、y、z和一个接收机时钟误差δt)，至少需要同步观测4颗卫星。

在多星座组合导航定位中，需要同时接收多个卫星星座的导航电文信息，而由于各系统之间存在时间偏差，以及坐标系不同，而且接收机对不同系统信号的时延也不同，所以，在多星座组合导航中需要考虑时空统一问题，进而进行组合导航解算。

根据各个卫星星座仿真器输出的可见卫星的位置，给定用户初始近似位置信息，获得伪距观测量，按照上述介绍的多星座组合导航定位方法，进而可以求解含有定位误差的用户位置，实现多星座组合导航定位。

在我国不同纬度地区，GPS和GLONASS卫星导航系统的可见卫星数目分布在5～8颗，而GALILEO系统分布在8～11颗。因此，与GPS和GLONASS卫星导航系统相比，GALILEO系统具有一定的优势，相同环境下能观测到更多的可见卫星。与单星座系统相比，组合系统的可见卫星数目能增加几倍，在任何时段任何地点都能观测到18颗及以上的导航卫星，这样将有利于组成更好的卫星几何分布，在任何时段都能满足定位要求，提高定位精度。

本发明提出一种GNSS系统完好性评估方法，可对多源组合导航定位系统的完好性进行评估，如图1所示，包括步骤：

步骤S101：获取导航接收机的观测数据；

步骤S102：对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数；

步骤S103：当粗差探测结果为残差异常时，对所述异常进行评估；

步骤S104：当所述异常对完好性构成威胁时，根据改正数进行误差评估；

步骤S105：计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

本发明实施例提供的一种对GNSS系统完好性评估的方法，给出另一种具体的完好性评估的解决方案，能够全面准确的评估GNSS的完好性，及时获知GNSS系统运行状况，及时进行故障的隔离和修复，提高GNSS系统的精确性和稳定性。

较佳地，在执行步骤S101时，获取GNSS系统和INS系统的观测数据，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。以INS系统辅助GNSS系统实现导航定位，能够有效提升GNSS系统的完好性。

如图2所示，该图示出了一具体的GNSS系统和INS系统紧组合滤波的结构图。采用线性EKF滤波器对GNSS系统和INS系统进行紧组合滤波，包括：获取以ECI为导航坐标系下，GNSS系统伪距测量结果与根据相应的INS系统导航结算得到的伪距预测结果之差，和GNSS伪距率与根据相应的INS系统导航结算得到的伪距率之差，综合所述两差值构成EKF量测方程，执行导航误差状态估计。同时，还使用所述导航误差状态估计对INS系统的参数进行校正；以及量测校正数据输入ECI坐标系下的INS系统的力学编排，解算得到飞行器最优PVA估计值作为所述参考系统的输出。

惯性导航系统和卫星导航系统采用线性卡尔曼滤波器进行融合，系统的状态方程为纯捷联惯性导航系统的误差方程。结合捷联惯性导航系统的基本导航参数误差方程以及惯性仪表的误差方程，可以获得惯性/卫星组合导航系统的状态方程为：X(t)＝F(t)X(t)+G(t)W(t)

式中F(t)表示惯性/卫星组合导航系统状态方程的一步状态转移矩阵；G(t)表示惯性/卫星组合导航系统状态方程的系统白噪声误差矩阵；W(t)为惯性/卫星组合导航系统状态方程的系统误差白噪声矢量，系统状态矢量定义为：X＝[φ_e,φ_n,φ_u,δv_e,δv_n,δv_u,δL,δλ,δh,ε_bx,ε_by,ε_bz,ε_rx,ε_ry,ε_rz,▽_x,▽_y,▽_z]^T

式中φ_e,φ_n,φ_u表示三个惯性导航平台误差角；δv_e,δv_n,δv_u表示三个速度误差；δL,δλ,δh表示三个位置误差；εb_x,εb_y,εb_z,ε_rx,ε_ry,ε_rz表示陀螺三个常值漂移误差和三个一阶马尔可夫漂移误差；▽_x,▽_y,▽_z表示加速度计三个一阶马尔科夫漂移误差。

组合导航系统的白噪声矢量为：

W＝[ω_gx,ω_gy,ω_gz,ω_rx,ω_ry,ω_rz,ω_ax,ω_ay,ω_az]^T

对应于白噪声矢量，白噪声方差矩阵Q(t)为：

$diag\[{{\mathrm{\σ}}^2}_{gx},{{\mathrm{\σ}}^2}_{gy},{{\mathrm{\σ}}^2}_{gz},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{rx}}{T_{rx}},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{ry}}{T_{ry}},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{rz}}{T_{rz}},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{ax}}{T_{ax}},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{ay}}{T_{ay}},\frac{2{{\mathrm{\σ}}^2}_{az}}{T_{az}}\]$

组合导航系统噪声系数矩阵为：

$G\left(t\right)=\left(\begin{array}{ccc}-C_b^n& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\\ 0_{9\×3}& 0_{9\×3}& 0_{9\×3}\\ 0_{3\×3}& I_{3\×3}& I_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& I_{3\×3}\end{array}\right)$

组合导航系统的状态转移矩阵为：

$A\left(t\right)=\left(\begin{array}{cc}{\left(A_{INS}\right)}_{9\×9}& {\left(A_{sg}\right)}_{9\×3}\\ 0_{9\×9}& {\left(A_{IMU}\right)}_{9\×3}\end{array}\right)$

上式中，

$A_{IMU}=diag\[\begin{array}{ccccccccc}0& 0& 0& -\frac{1}{T_{rx}}& -\frac{1}{T_{ry}}& -\frac{1}{T_{rz}}& -\frac{1}{T_{ax}}& -\frac{1}{T_{ay}}& -\frac{1}{T_{az}}\end{array}\]$

$A_{sg}=\left(\begin{array}{ccc}-C_b^n& -C_b^n& 0_{3\×3}\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& C_b^n\\ 0_{3\×3}& 0_{3\×3}& 0_{3\×3}\end{array}\right)$

A_INS对应9个基本导航参数的系统阵，由惯性导航系统的导航参数基本误差方程决定，其具体形式如下：

$\begin{array}{cc}\left\{\begin{array}{c}A(1,2)=-w_{ie}\sin L-v_{e}tgL/\mathrm{Re}\\ A(1,3)=v_n/Rn\\ A(1,5)=1/\mathrm{Re}\\ A(1,7)=-w_{ie}\sin L\end{array}\right.& \left\{\begin{array}{c}A(3,1)=v_n/Rn\\ A(3,2)=-w_{ie}\cos L-v_e/\mathrm{Re}\\ A(3,5)=tgL/\mathrm{Re}\\ A(3,7)=-w_{ie}\cos L-v_e/R_e{\cos }^{2}L\end{array}\right.\end{array}$

$\begin{array}{cc}\left\{\begin{array}{c}A(4,2)=-f_d\\ A(4,3)=f_e\\ A(4,4)=v_d/R_n\\ A(4,5)=-2(w_{ie}\sin L+v_{e}tgL/R_e)\\ A(4,6)=v_n/R_n\\ A(4,7)=-(2w_{ie}\cos L+v_e{R}_e/{\cos }^{2}L)v_e\end{array}\right.& \left\{\begin{array}{c}A(2,1)=w_{ie}\sin L+v_{e}tgL/R_e\\ A(2,3)=w_{ie}\cos L+v_e/\mathrm{Re}\\ A(2,4)=-1/R_n\end{array}\right.\end{array}$

$\left\{\begin{array}{c}A(5,1)=f_d\\ A(5,3)=f_e\\ A(5,4)=2w_{ie}\sin L+v_{e}tgL/R_e\\ A(5,5)=(v_{n}tgL+v_d)/R_e\\ A(5,6)=2w_{ie}\cos L+v_e/R_e\\ A(5,7)=2w_{ie}(v_n\cos L-v_d\sin L)+v_n{v}_e/R_e{\cos }^{2}L\end{array}\right.$

量测方程中的量测信息由惯性导航系统输出的三维速度、三维位置分别与卫星输出的三维速度、三维位置的差值构成，如下式所示，其中R_n和R_e为参考椭球子午圈和卯酉圈上各点的曲率半径。

$Z_{GPS}\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{v}_{nINS}-v_{nGPS}\\ v_{eINS}-v_{eGPS}\\ v_{dINS}-v_{dGPS}\\ (L_{INS}-L_{GPS})R_n\\ ({\mathrm{\λ}}_{INS}-{\mathrm{\λ}}_{GPS})R_e\cos L\\ h_{INS}-h_{GPS}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\δv}}_n+M_{nGPS}\\ {\mathrm{\δv}}_e+M_{eGPS}\\ {\mathrm{\δv}}_d+M_{dGPS}\\ R_n\mathrm{\δ}L+N_{nGPS}\\ R_e\cos L\mathrm{\δ}\mathrm{\λ}+N_{eGPS}\\ \mathrm{\δ}h+N_{hGPS}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{H}_v\left(t\right)\\ H_p\left(t\right)\end{array}\right]X\left(t\right)+N_{GPS}\left(t\right)$

上式中：

H_v(t)_3×18＝[0_3×3 diag[1 1 1] 0_3×3 0_3×9]_3×18

H_p(t)_3×18＝[0_3×3 0_3×3 diag[R_n R_ecosL 1] 0_3×9]_3×18

子系统测量白噪声矢量为：

N_GPS(t)＝[M_nGPS M_eGPS M_dGPS N_nGPS N_eGPS N_dGPS]^T

测量白噪声矢量方差阵为：

R_GPS(t)＝diag[σ² _vnGPS σ² _veGPS σ² _vdGPS σ² _pnGPS σ² _peGPS σ² _pdGPS]^T

采用卡尔曼滤波进行惯性/卫星组合导航信息融合，其开环形式为：

时间更新算法：

量测更新算法：

其中：

表示系统当前时刻状态估计值；表示系统状态一步预测值；K_i(k)表示系统当前时刻滤波增益阵；P_i(k/k-1)表示系统状态一步预测误差估计协方差阵；P_i(k/k)表示系统状态误差估计协方差阵；Q_i(k-1)表示系统状态噪声阵；R_i(k)表示量测噪声阵。

对开环滤波器引入控制项后变成闭环形式，在完全闭环修正时，滤波方程组变为：

时间更新算法：

量测更新算法：

基于可观测度分析的惯性/卫星组合导航系统卡尔曼滤波算法采用闭环模式，主要包括时间更新过程、量测更新过程以及自适应反馈校正过程。其中时间更新、量测更新如上式所示，自适应反馈校正算法为：

式中，表示卡尔曼滤波当前时刻状态估计值，ηⁱ表示归一化的可观测度系数，表示用于对系统参数进行补偿的修正量。

较佳地，对于GNSS系统信号的获取，可以选择获取多种类型的GNSS导航卫星的信号，例如GPS/GLONASS/GALILEO/北斗。之后，将得到的4种GNSS导航卫星的信号进行时空归一化处理，进行数据融合处理后输出作为GNSS系统的信号。通过多种类导航卫星组合定位，从而提高定位的准确度。

较佳地，在执行步骤S102时，根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

较佳地，在执行步骤S103时，进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括但不限于如下一种或者多种：卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能；

所述运行环境异常的评估因数包括但不限于如下一种或者多种：人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变；

所述用户端异常的评估因数包括但不限于如下一种或者多种：电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障。

较佳地，在执行步骤S104时，进行误差评估的评估因数包括且不限于如下一种或者多种：星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差。

为了更形象的说明本发明GNSS系统完好性评估关键因数的选择，参见图3所示。

与上述方法相对应，本发明实施例还提供了一种GNSS系统完好性评估装置，用于对多源组合导航定位系统的完好性进行评估，如图4所示，包括：

获取单元401，用于获取导航接收机的观测数据；

运算单元402，与所述获取单元401相连，用于对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数，当粗差探测结果为残差异常时，触发异常评估单元403；

所述异常评估单元403，与所述运算单元402相连，用于执行异常评估，当所述异常对完好性构成威胁时，触发误差评估单元404；

所述误差评估单元404，分别与所述运算单元402和所述异常评估单元403相连，用于根据改正数进行误差评估；

处理单元405，与所述误差评估单元404相连，用于根据误差评估结果计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

较佳地，所述运算单元402，用于根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

较佳地，所述异常评估单元403进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能中的一种或者多种；

所述运行环境异常的评估因数包括人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变中的一种或者多种；

所述用户端异常的评估因数包括电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障中的一种或者多种。

较佳地，所述误差评估单元404进行误差评估的评估因数包括星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差中的一种或者多种。

较佳地，所述获取单元401，用于获取GNSS系统和INS系统的观测数据的，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。

根据所述公开的实施例，可以使得本领域技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的范围和主旨的基础上应用于其他实施例。以上所述的实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种GNSS系统完好性评估方法，其特征在于，包括：

获取导航接收机的观测数据；

对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数；

当粗差探测结果为残差异常时，对所述异常进行评估；

当所述异常对完好性构成威胁时，根据改正数进行误差评估；

计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能中的一种或者多种；

所述运行环境异常的评估因数包括人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变中的一种或者多种；

所述用户端异常的评估因数包括电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障中的一种或者多种。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

进行误差评估的评估因数包括星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差中的一种或者多种。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述获取导航接收机的观测数据包括：获取GNSS系统和INS系统的观测数据，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。

6.一种GNSS系统完好性评估装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取导航接收机的观测数据；

运算单元，与所述获取单元相连，用于对所述观测数据进行粗差探测，并生成改正数，当粗差探测结果为残差异常时，触发异常评估单元；

所述异常评估单元，与所述运算单元相连，用于执行异常评估，当所述异常对完好性构成威胁时，触发误差评估单元；

所述误差评估单元，分别与所述运算单元和所述异常评估单元相连，用于根据改正数进行误差评估；

处理单元，与所述误差评估单元相连，用于根据误差评估结果计算并输出危险误导信息概率HMI，同时发出告警。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述运算单元，用于根据用户差分距离误差UDRE和格网点电离层垂直延迟改正数误差GIVE生成改正数。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述异常评估单元进行异常评估包括对系统级异常、运行环境异常和用户端异常的评估，其中：

所述系统级异常的评估因数包括卫星钟突跳、卫星标准频率故障、地面主动站故障、卫星轨道故障、卫星姿态不稳和RF性能中的一种或者多种；

所述运行环境异常的评估因数包括人为干扰、欺骗干扰、无意干扰和信号传输时突变中的一种或者多种；

所述用户端异常的评估因数包括电源故障、软件故障、硬件故障、算法故障中的一种或者多种。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述误差评估单元进行误差评估的评估因数包括星历误差、星钟评估、电离层延时误差、对流层延时误差、多径误差和接收机误差中的一种或者多种。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述获取单元，用于获取GNSS系统和INS系统的观测数据，经线性卡尔曼滤波器对两者进行紧组合滤波，以滤波融合后的数据作为最终的观测数据。