CN108020847A - 针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法；对高级接收机自主完好性监测中最大故障数、故障模式、监测子集和未监测故障概率的定义，提出了一种概率累加式的故障模式确定方法，将故障模式的确定与最大故障数、监测子集的概率和未监测故障概率的计算结合在一起进行求解，本方法将不可观测的监测子集的判定和排除嵌入到子集的遍历当中，简化了未监测故障概率的计算方法，排除了不可观测子集移除后剩余已监测子集的概率总和低于完好性风险阈值的隐患；同时本方法得到的检测子集数量更少，已监测故障概率可以更为精确的满足完好性风险的监测阈值，缓解了计算负担；此外，本方法省略了最大故障数的计算过程。

Description

针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法

技术领域

本发明涉及卫星导航技术领域，特别涉及一种针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法。

背景技术

接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)是卫星导航接收机根据冗余的GNSS信息自主进行故障诊断与排除的方法。RAIM 算法是包含在接收机里面的，因此被称为自主监测，RAIM也是最直接、最及时、应用最广泛、研究最深入、计算效率最高的完好性监测方法。RAIM技术仅支持侧向导航，无法满足国际民航组织规定的垂直引导航向性能定义的200英尺以下垂直引导航道性能需求(LocalizedPerformance with Vertical guidance,LPV-200)。高级接收机自主完好性监测技术(Advanced RAIM,ARAIM)，是由GNSS发展构架研究小组(GNSS Evolutionary ArchitectureStudy,GEAS)设计主要用于在2030 年前为航空LPV-200操作提供完好性监测的解决方案。

ARAIM由空间段、用户段和地面段组成，ARAIM的概念可以大致概括为用户接收机接受空间段多个星座的多频信号测量值，根据地面监测站提供的完好性支持信息(Integrity Support Message,ISM)，确定出需要进行监测的故障模式以及对应的监测子集的概率，用户算法计算各个子集的位置估计和完好性边界，从而识别和排除故障测量值，得到定位解的保护水平。ARAIM可以充当一种协调各个星座完好性增强平台，缓解各个星座的差错并能融合他们的完好性方面的性能，对个别星座的负面变化不敏感。

ARAIM的用户接收机算法是基于多假设解分离(Multiple Hypothesis SolutionSeparation,MHSS)的方法,在此之前第一步是根据完好性支持信息ISM 和接收机定位解算得到的卫星数、星座数等参数，确定故障模式的数量和对应监测子集的概率。故障模式选择得当，既可以满足完好性风险的阈值要求，又可以尽可能减少多假设解分离的子集数量，缓解计算压力。

高级接收机自主完好性监测基础算法(baseline algorithm)通过数学估算方法得到最大故障数和初始已监测故障概率，然后判断监测子集的可观测性，排除掉不可观测的子集概率后得到最终已监测故障概率。这样的处理流程存在两个问题：一是数学估算方法得到的初始已监测故障概率不够精确，是充分条件而不是必要条件；二是先计算已监测故障概率，后进行可观测性判断，存在去掉不可观测的子集概率后已观测故障概率不能满足完好性风险阈值要求的隐患。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是高级通过概率累加的方法解决背景技术中存在的两个问题，且该发明适用于导航接收机自主完好性监测。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，具体包含如下步骤：

步骤1，导航接收机接收卫星信号、完好性支持信息ISM和完好性风险阈值 P_THRES；

步骤2，导航接收机根据卫星信号进行定位解算，获取参与定位的卫星数量 N_sat和星座数量N_const；

步骤3，将N_sat颗卫星和N_const个星座分别发生故障的事件定义为相互不受干扰的独立事件，进而从完好性支持信息ISM中提取对应的故障事件概率P_event,k，其中1≤k≤(N_sat+N_const)；

步骤4，定义故障阶数N_{fault_order}，进而生成个故障模式，其中，k是故障阶数，并按照故障模式的概率由大到小进行排序，进而得到故障模式选择序列IDX；

步骤5，选择一个故障模式F_{event_temp}，生成和故障模式F_{event_temp}对应的监测子集；判断故障模式F_{event_temp}是否可观测：如果是，则进入步骤6，反之，则进入步骤9；

步骤6，计算故障模式对应监测子集的概率，并保存至数组p_fault中；

步骤7，将步骤6得到的概率累加到已监测故障事件概率P_sum中，即 P_sum＝P_sum+p_fault，则监测子集的数量加一，同时保存故障模式至序列Idx_fault中；

步骤8，判断已监测故障事件概率P_sum是否已经超过阈值(1-P_THRES)，如果是，则进入步骤11；如果不是，则进入步骤9；

步骤9，判断故障模式选择序列IDX是不是已经遍历完，如果是，则进入步骤10；如果不是，则进入步骤5；

步骤10，故障阶数N_{fault_order}加一，进入步骤5；

步骤11，计算未监测的故障模式概率P_{not_monitored}，则最大故障数为N_{fault_order}，进而输出p_fault，N_fault，Idx_fault和P_{not_monitored}。

作为本发明针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法的进一步优选方案，在步骤4中，故障模式选择序列IDX具体表示如下：

其中，F_mode,i代表第i个故障模式，代表第i个故障模式的概率，P_event,j表示故障模式中故障事件的概率，i，j都是正整数。

作为本发明针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法的进一步优选方案，在步骤4中，故障模式概率由大到小进行排序是在同一故障阶数内，概率大的故障模式在前，概率小的故障模式在后。

作为本发明针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法的进一步优选方案，在步骤5中，从IDX中按照前后顺序选择一个故障模式F_{event_temp}。

作为本发明针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法的进一步优选方案，未监测故障模式的概率具体计算如下：

P_{not_monitored}＝1-P_sum。

本发明与现有技术相比有益效果体现在：

1、本发明将故障模式、最大故障数、已监测故障概率、未监测故障概率的计算紧密联系在一起，同时求解完成；

2、本发明通过概率累加的方法获得已监测故障概率，每次累加后都与阈值进行判断，得到的已监测故障概率更加精确，相比数学估算法方法也更具物理意义，得到的监测子集更少，缓解了计算负担；

3、本发明将监测子集的可观测性判断嵌入到故障模式的遍历当中，先判断子集是否可观测，通过可观测性判断后再计算子集概率并累加至已监测故障概率中，排除了最后进行子集可观测性判断导致的已监测故障概率不能满足阈值要求的隐患；

4、本发明省略了最大故障数的计算过程，故障模式遍历结束时的故障阶数即为最大故障数。

附图说明

图1是本发明针对接收机自主完好性监测的故障模式确定方法的具体流程图；

图2是本发明故障模式累加示意图。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明：

具体实施例如下：如图1所示，针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，具体需要完成以下工作：

一，基于概率累加的最大故障数计算法：

本发明采用故障累加的方式，按照“故障数由低到高+故障概率由大到低”的顺序，依次累加故障模式的概率，直到满足完好性风险阈值。“故障数由低到高”的意思是从无故障到一个故障到两个故障到更多故障，如图2所示。

“故障概率由大到低”的意思是在同一故障阶数内，先计算故障概率大的事件，后计算故障小的事件。具体方法是将N_sat颗卫星和N_const个星座分别发生故障的事件定义为相互不受干扰的独立事件，在一个故障阶数内，共有个故障模式，k是故障阶数。对个事件的概率按照由大到小顺序进行排序，生成故障事件概率选择序列IDX。

其中，F_mode,i代表第i个故障模式，代表第i个故障模式的概率，P_event,j表示故障模式中故障事件的概率，i，j都是正整数。按照选择序列IDX，依次选择故障模式进行可观测性判断。当已监测故障概率满足阈值要求时，遍历结束。当时的故障阶数就是最大故障数。

二，监测子集的不可观测性：

通过遍历故障模式得到的监测子集，存在不可观测性，如果子集无法通过可观测性判断，则需要剔除掉，其概率不能累加至已监测故障概率中，不可观测性发生的情况包括：子集里只有三颗或更少的卫星，且这些卫星属于同一个星座；子集里只有四颗或更少的卫星，且这些卫星属于两个或更多的星座；子集里只有五颗或更少的卫星，且这些卫星属于三个或更多的星座；子集里只有六颗或更少的卫星，且这些卫星属于四个星座。

基础算法是通过估算最大故障数，得到未监测多故障概率P_{multiple,not_monitored}，然后通过遍历各个监测子集得到不可观测子集并得到它们的概率总和P_unobservable，通过两者求和得到不可监测故障概率：

P_{not_monitored}＝P_{multiple,not_monitored}+P_unobservable (2)

在保护水平的具体计算过程中，垂直保护水平需要满足公式(3)：

水平保护水平需要满足公式(4)：

其中q＝1，2，最终得到的水平保护水平为：

由公式(3)和公式(4)可知，未监测概率是作为一个整体参与计算的，所以分别求解未监测多故障概率和不可观测故障概率并没有必要，本方法提出的未监测概率求解方法更简单直接。

三，计算故障模式对应监测子集的概率：

每颗星的故障概率和每个星座的故障概率可以从完好性支持信息ISM里面得到。N_sat颗卫星和N_const个星座分别发生故障的事件为相互不受干扰的独立事件，定义每个事件发生故障的概率为P_event,k，其中1≤k≤(N_sat+N_const)。无故障概率为：

故障阶数为1时，监测子集的概率为：

故障阶数为2时，监测子集的概率为：

故障阶数为3或更多时，对应监测子集的概率以此类推。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，其特征在于：具体包含如下步骤：

步骤1，导航接收机接收卫星信号、完好性支持信息ISM和完好性风险阈值P_THRES；

步骤2，导航接收机根据卫星信号进行定位解算，获取参与定位的卫星数量N_sat和星座数量N_const；

步骤3，将N_sat颗卫星和N_const个星座分别发生故障的事件定义为相互不受干扰的独立事件，进而从完好性支持信息ISM中提取对应的故障事件概率P_event,k，其中1≤k≤(N_sat+N_const)；

步骤4，定义故障阶数N_{fault_order}，进而生成个故障模式，其中，k是故障阶数，并按照故障模式的概率由大到小进行排序，进而得到故障模式选择序列IDX；

步骤5，选择一个故障模式F_{event_temp}，生成和故障模式F_{event_temp}对应的监测子集；判断故障模式F_{event_temp}是否可观测：如果是，则进入步骤6，反之，则进入步骤9；

步骤6，计算故障模式对应监测子集的概率，并保存至数组p_fault中；

步骤7，将步骤6得到的概率累加到已监测故障事件概率P_sum中，即P_sum＝P_sum+p_fault，则监测子集的数量加一，同时保存故障模式至序列Idx_fault中；

步骤8，判断已监测故障事件概率P_sum是否已经超过阈值(1-P_THRES)，如果是，则进入步骤11；如果不是，则进入步骤9；

步骤9，判断故障模式选择序列IDX是不是已经遍历完，如果是，则进入步骤10；如果不是，则进入步骤5；

步骤10，故障阶数N_{fault_order}加一，进入步骤5；

步骤11，计算未监测的故障模式概率P_{not_monitored}，则最大故障数为N_{fault_order}，进而输出p_fault，N_fault，Idx_fault和P_{not_monitored}。

2.根据权利要求1所述的针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，其特征在于：在步骤4中，故障模式选择序列IDX具体表示如下：

其中，F_mode,i代表第i个故障模式，代表第i个故障模式的概率，P_event,j表示故障模式中故障事件的概率，i，j都是正整数。

3.根据权利要求1所述的针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，其特征在于：在步骤4中，故障模式概率由大到小进行排序是在同一故障阶数内，概率大的故障模式在前，概率小的故障模式在后。

4.根据权利要求1所述的针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，其特征在于：在步骤5中，从IDX中按照前后顺序选择一个故障模式F_{event_temp}。

5.根据权利要求1所述的针对高级接收机自主完好性监测中故障模式的确定方法，其特征在于：未监测故障模式的概率具体计算如下：

P_{not_monitored}＝1-P_sum。