CN110596732B - 基于lms自适应滤波的gbas电离层异常检测方法 - Google Patents

基于lms自适应滤波的gbas电离层异常检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，本发明通过构造单通道变步长LMS自适应滤波器以抑制伪码‑载波偏离度高频噪声，单通道LMS自适应滤波器是在标准双通道LMS自适应滤波器基础上，利用被检测信号短时相关性及其量化噪声的非相关性，构造一个采用被检测信号延时量作为参考输入的自适应滤波器，同时对Sigmoid函数进行改进，使得自适应滤波器在前期收敛速度快，且待滤波器收敛后保持较高稳定性。本发明所提出的滤波方法具有更好的高频噪声抑制效果，对电离层慢增长故障检测性能最优。

Description

基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法
技术领域
本发明属于星基导航增强系统领域，具体涉及基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法。
背景技术
目前民用航空导航中普遍使用仪表着陆系统(Instrument Landing System，ILS)为飞机提供精密进近与着陆引导服务，其频道仅为40，严重制约了进近航班量的提升，逐渐成为限制航班量增长的瓶颈。近年来，全球导航卫星系统(Global Navigation SatelliteSystem，GNSS)逐步完善，GNSS凭借全球、全天候、高精度等优点得到越来越多的应用，国际民航组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)已计划利用GNSS替代ILS，降低航空导航成本、增加航路设计和进场路线的灵活性。然而由于GNSS信号在传输过程中受到电离层延时、对流层延时、多路径误差等影响，基于信号本身的测距精度不能满足ICAO对民用航空进近所需导航性能要求，因此需要对GNSS信号进行增强，其中地基增强系统(ground-based augmentation systems，GBAS)通过建立位置点已知的基准站，采用差分和完好性监视技术，提高了系统完好性和可用性。2009年，Honeywell公司研制的基于全球定位系统(Global Positioning System，GPS)L1频点的GBAS获得ICAO CAT I类许可认证。实验表明，单频点GBAS不能满足CAT III类导航需求，为此相关研究机构起草了多星座、多频点CAT III类GBAS研究规划。目前国内中电20所、中电54所、中电28所等研究机构正在开展CAT I类原型系统研制工作，围绕伪距差分校正、卫星信号完好性监测以及机载差分定位等展开研究，北京航空航天大学长期以来一直致力于机载完好性评估与仿真关键技术研究，积极推动了该领域技术进步。
电离层是地球大气层中的一个电离区域，卫星信号通过该区域后受到其中自由电子和离子的非线性散射影响，信号传播速度与路径发生了变化，从而会降低导航定位精度，该误差也称为电离层延时，是GNSS主要误差源之一。尽管电离层延时对GNSS精度影响可以通过数学建模或使用双频GNSS卫星信号组合加以削弱，但是在特定使用领域中，由于电离层延时引起的位置误差严重时会影响用户的生命安全，因此必须实时监测电离层状态，例如，用于支持飞机精密进近与着陆的GBAS受到电离层梯度影响后难以满足其导航精度与完好性需求。对于GBAS而言，电离层异常检测精度和灵敏度较为苛刻且具有挑战性，目前如何快速、准确地检测异常电离层是GBAS电离层监测的重要研究方向之一。
发明内容
发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，通过构造单通道变步长最小均方自适应滤波器以抑制被检测卫星信号伪码-载波偏离度高频噪声，从而能够获得较为准确的电离层延时变化率，并与设定的电离层异常检测门限值进行比较，如果检测得到的延时变化率大于异常检测门限值，则说明卫星信号异常。
技术方案：本发明所述的基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，包括以下步骤：
步骤1，根据地基增强系统(GBAS)地面站接收机输出的伪距和载波相位观测值计算卫星信号伪码-载波偏离度，并对卫星信号伪码-载波偏离度进行平滑预处理，抑制伪距测量、多路径误差等噪声；
步骤2，以步骤1中计算得到的卫星信号伪码-载波偏离度作为检测滤波器的输入，利用单通道变步长最小均方(LMS)自适应滤波器抑制卫星信号伪码-载波偏离度高频噪声，以获取被检测卫星信号电离层延时变化率；
步骤3，将步骤2中检测得到的卫星信号电离层延时变化率与检测门限值进行比较，如果卫星信号电离层延时变化率大于检测门限值，说明电离层梯度异常，需要隔离异常卫星，如果卫星信号电离层延时变化率不大于检测门限值，说明电离层较为平稳，保留该颗卫星。
步骤1-1，计算被检测卫星信号码减载波值；
步骤1-2，由码减载波值计算得卫星信号伪码-载波偏离度，并进行平滑预处理。
步骤1-1包括：
进行如下计算：
ρ(k)＝ρIF(k)+I(k)+ερ(k)，
φ(k)＝ρIF(k)-I(k)+λ·N+εφ(k)
ρIF(k)＝r(k)+c[δtu(k)-δts(k)]+T(k)，
其中，ρ(k)为k时刻GBAS基准站卫星信号接收机输出的伪距观测值，φ(k)为k时刻GBAS基准站卫星信号接收机输出的载波相位观测值，ρIF(k)为k时刻无电离层影响的伪距，r(k)为k时刻星站真实的几何距离，c为光速，δtu(k)和δts(k)分别为k时刻接收机钟差和卫星钟差，I(k)和T(k)分别为k时刻电离层延迟和对流层延迟，λ为波长，N为整周模糊度，ερ(k)和εφ(k)分别为k时刻接收机伪距和相位观测误差；
然后计算得到码减载波值。
步骤1-1中，根据如下公式计算码减载波值：
Figure BDA0002234365140000031
其中，CMC(k)为k时刻码减载波值。
步骤1-2包括：
设定一段时间T1内(此时间段T1不固定，需要根据伪距和载波相位输出值进行判别，一般为数小时不等，一旦接收机失锁，则N值会发生跳变，此时一般需要重新初始化dz值)，接收机处于锁定状态，无失锁和失周现象，因而N值大小不变，同时令δε(k)＝ερ(k)-εφ(k)，即δε(k)表示k时刻ερ(k)和εφ(k)的差值，则有：
Figure BDA0002234365140000032
其中，δε(k-(k0+1))表示k-(k0+1)时刻ερ(k-(k0+1))和εφ(k-(k0+1))的差值，dz(k)为码减载波差分值，也称为卫星信号伪码-载波偏离度；
Figure BDA0002234365140000033
为电离层延时速率；Ts＝1s，表示相邻两个历元间隔时间；k0＝20，表示平滑窗口时间长度。
步骤2包括如下步骤：
步骤2-1，初始化W(M)＝0；
步骤2-2，计算输出值：
k＝M+1,M+2,…，
y(k)＝WT(k)X(k)；
步骤2-3，计算预测误差：
e(k)＝dz(k)-y(k)；
步骤2-4，调整步长因子μ(k)；
步骤2-5，更新权重：
Figure BDA0002234365140000041
其中，k表示观测历元时间；M为LMS自适应滤波窗口长度；y(k)为滤波器输出值，即被检测卫星信号电离层延时变化率；X(k)表示LMS自适应滤波器k时刻输入信号矢量，X(k)＝[dz(k-1),dz(k-2),…,dz(k-M)]T，其中，dz(k-1),dz(k-2),...,dz(k-M)分别表示k时刻码减载波差分值延时1至M个历元输入量；W(k)表示LMS自适应滤波器k时刻权重更新系数，W(k)＝[w1,k,w2,k,…,wM,k]T，其中，wM,k表示k时刻LMS自适应滤波器窗口长度为M时的第M个权重系数值，WT(k)为W(k)的转置，μ(k)表示k时刻单通道变步长最小均方滤波器步长因子，e(k)表示k时刻预测误差。
步骤2-4中，采用改进的Sigmoid函数调节步长因子μ与预测误差e之间的映射关系：
Figure BDA0002234365140000042
其中，exp表示以自然常数为底的指数函数，参数α用于控制Sigmoid函数的形状，其取值决定函数曲线上升速度，参数β用于控制Sigmoid函数的取值范围。
根据大量实验，在保证最优滤波性能基础上，分别设置α＝1，β＝2。
步骤3中，根据大量实验，在保证完好性虚警概率最小基础上，利用高斯膨胀法确定膨胀系数后，设置检测门限值为0.02m/s。
有益效果：
1、本发明提出了在进行卫星信号电离层异常检测前首先对计算得到的卫星信号伪码-载波偏离度进行平滑预处理，从而提高了检测灵敏度；
2、本发明提出了一种改进的Sigmoid函数，利用改进的Sigmoid函数调节步长因子与预测误差之间的映射关系，LMS自适应滤波器能够同时兼顾稳态误差和收敛速度两项性能指标；
3、本发明提出了一种基于LMS自适应滤波的卫星信号伪码-载波偏离度高频噪声抑制方法，通过对输入卫星信号的码减载波差分值进行自适应滤波以获得较为准确的电离层延时变化率，提高了电离层异常检测精度与灵敏度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法流程。
图2是改进Sigmoid函数和Sigmoid函数对比曲线。
图3是单通道LMS自适应滤波器结构图。
图4a为基于二阶线性时不变低通滤波的电离层延时估计曲线。
图4b为基于LMS自适应滤波的电离层延时估计曲线。
图5是不同方法检测响应时间。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1所述，本发明提供了一种基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，图1为基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法流程，包括以下步骤：
步骤1，地基增强系统(GBAS)地面站接收机输出伪距和载波相位观测值计算伪码-载波偏离度，并对计算得伪码-载波偏离度进行平滑预处理，抑制伪距测量、多路径误差等噪声；
步骤2，以步骤1中计算得到的卫星信号伪码-载波偏离度作为检测滤波器的输入，利用最小均方(LMS)自适应滤波器抑制伪码-载波偏离度高频噪声，以获取被检测卫星信号电离层延时变化率
步骤3，将步骤2中检测得到的卫星信号电离层延时变化率与检测门限值进行比较，如果电离层延时变化率大于检测门限值，说明电离层梯度异常，需要隔离异常卫星，如果电离层延时变化率不大于检测门限值，说明电离层较为平稳，保留该颗卫星。
步骤1包括：
步骤1-1，根据如下公式计算被检测卫星信号码减载波值：
ρ(k)＝ρIF(k)+I(k)+ερ(k)，
φ(k)＝ρIF(k)-I(k)+λ·N+εφ(k)，
ρIF(k)＝r(k)+c[δtu(k)-δts(k)]+T(k)，
其中，ρ(k)为k时刻GBAS基准站GNSS接收机输出的伪距观测值，φ(k)为k时刻GBAS基准站GNSS接收机输出的载波相位观测值，ρIF(k)为k时刻无电离层影响的伪距，r(k)为k时刻星站真实的几何距离，c为光速，δtu(k)和δts(k)分别为k时刻接收机钟差和卫星钟差，I(k)和T(k)分别为k时刻电离层延迟和对流层延迟，λ为波长，N为整周模糊度，ερ(k)和εφ(k)分别为k时刻接收机伪距和相位观测误差，包括多路径误差等。
对码减载波进行差分是一种常用的评估电离层梯度大小方法，根据如下公式进行码减载波计算为：
CMC(k)＝ρ(k)-φ(k)
＝2I(k)+ερ(k)-εφ(k)-λ·N，
其中，CMC(k)为k时刻码减载波值。
步骤1-2，由码减载波值计算得卫星信号伪码-载波偏离度，并进行平滑预处理：
设定一段时间T1内(此时间段T1不固定，需要根据伪距和载波相位输出值进行判别，一般为数小时不等，一旦接收机失锁，则N值会发生跳变，此时一般需要重新初始化dz值)，接收机处于锁定状态，无失锁和失周现象，因而N值大小不变，同时令δε(k)＝ερ(k)-εφ(k)，即δε(k)表示k时刻ερ(k)和εφ(k)的差值，则有：
Figure BDA0002234365140000061
其中，δε(k-(k0+1))表示k-(k0+1)时刻ερ(k-(k0+1))和εφ(k-(k0+1))的差值，dz(k)为码减载波差分值，也称为卫星信号伪码-载波偏离度；
Figure BDA0002234365140000071
为电离层延时速率；Ts＝1s，表示相邻两个历元间隔时间；k0＝20，表示平滑窗口时间长度。
图2为改进Sigmoid函数和Sigmoid函数对比曲线，由图2可以看出，当误差为2时，Sigmoid函数与改进Sigmoid函数曲线都已经达到或者接近步长因子的最大值，说明此时滤波算法的收敛速度较快，有利于滤波输出结果快速向误差减小的方向变化。对比Sigmoid函数与改进Sigmoid函数曲线可知，当系统接近收敛时，改进Sigmoid函数步长因子变化更为缓慢，引起的振荡较小，因此系统稳定性能更好。
图3为单通道LMS自适应滤波器结构，由图3可以得到步骤2的具体步骤包括：
步骤2-1，初始化W(M)＝0；
步骤2-2，计算输出值：
k＝M+1,M+2,…，
y(k)＝WT(k)X(k)；
步骤2-3，计算预测误差：
e(k)＝dz(k)-y(k)；
步骤2-4，调整步长因子μ(k)；
步骤2-5，更新权重：
Figure BDA0002234365140000072
其中，k表示观测历元时间；M为LMS自适应滤波窗口长度；y(k)为滤波器输出值，即被检测卫星信号电离层延时变化率；X(k)表示LMS自适应滤波器k时刻输入信号矢量，X(k)＝[dz(k-1),dz(k-2),…,dz(k-M)]T，其中，dz(k-1),dz(k-2),...,dz(k-M)分别表示k时刻码减载波差分值延时1至M个历元输入量；W(k)表示LMS自适应滤波器k时刻权重更新系数，W(k)＝[w1,k,w2,k,…,wM,k]T，其中，wM,k表示k时刻LMS自适应滤波器窗口长度为M时的第M个权重系数值，WT(k)为W(k)的转置，μ(k)表示k时刻单通道变步长最小均方滤波器步长因子，e(k)表示k时刻预测误差。
步骤2-4中，采用改进的Sigmoid函数调节步长因子μ与预测误差e之间的映射关系：
Figure BDA0002234365140000081
其中，exp表示以自然常数为底的指数函数，参数α用于控制Sigmoid函数的形状，其取值决定函数曲线上升速度，参数β用于控制Sigmoid函数的取值范围。
根据大量实验，在保证最优滤波性能基础上，分别设置α＝1，β＝2。
步骤3中，根据大量实验，在保证完好性虚警概率最小基础上，利用高斯膨胀法确定膨胀系数后，设置检测门限值为0.02m/s。
实施例
下面以中国电科某研究所建立的试验型GBAS基准站为实验对象，验证本发明提出的GBAS电离层异常检测方法的正确性。该试验型GBAS地面系统4个基准站、数据处理中心、多载体导航信号模拟器、VDB(Very High Frequency,VHF Data Broadcasting)电台以及卫星天线。
利用真实卫星信号进行验证实验，采集了多组实验数据，选择其中一组数据进行了详细分析，实验时间为2018年3月21日。由于电离层异常出现频率较低，因此本文在14号卫星伪距与载波相位观测值上仿真一段电离层异常情形，假设在整个观测时段8000s至9000s之间存在梯度值为0.024m/s的电离层异常现象，持续时间为1000s。
图4a使用二阶线性时不变低通滤波器对伪码-载波偏离度进行滤波，图4b使用本发明所提出的LMS自适应滤波方法进行滤波。
为进一步验证本发明所提出自适应滤波方法的有效性，在14号卫星观测时段8000s至9000s秒之间模拟不同大小的电离层梯度，电离层梯度分别设置为0.01m/s、0.015m/s、0.02m/s、0.025m/s、0.03m/s、0.035m/s以及0.04m/s，然后利用已有检测方法以及本发明所提出的方法进行异常检测，检测响应时间如图5所示。
本发明提供了基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.基于LMS自适应滤波的GBAS电离层异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，计算卫星信号伪码-载波偏离度，并对卫星信号伪码-载波偏离度进行平滑预处理；
步骤2，以卫星信号伪码-载波偏离度作为检测滤波器的输入，利用单通道变步长最小均方自适应滤波器抑制卫星信号伪码-载波偏离度高频噪声，以获取被检测卫星信号电离层延时变化率；
步骤3，将步骤2得到的卫星信号电离层延时变化率与检测门限值进行比较，如果卫星信号电离层延时变化率大于检测门限值，说明电离层梯度异常，需要隔离异常卫星，如果卫星信号电离层延时变化率不大于检测门限值，说明电离层平稳，保留该颗卫星；
步骤1包括：
步骤1-1，根据如下公式计算被检测卫星信号码减载波值：
ρ(k)＝ρIF(k)+I(k)+ερ(k)，
φ(k)＝ρIF(k)-I(k)+λ·N+εφ(k)
ρIF(k)＝r(k)+c[δtu(k)-δts(k)]+T(k)，
其中，ρ(k)为k时刻GBAS基准站卫星信号接收机输出的伪距观测值，φ(k)为k时刻GBAS基准站卫星信号接收机输出的载波相位观测值，ρIF(k)为k时刻无电离层影响的伪距，r(k)为k时刻星站真实的几何距离，c为光速，δtu(k)和δts(k)分别为k时刻接收机钟差和卫星钟差，I(k)和T(k)分别为k时刻电离层延迟和对流层延迟，λ为波长，N为整周模糊度，ερ(k)和εφ(k)分别为k时刻接收机伪距和相位观测误差；
根据如下公式进行码减载波计算：
Figure FDA0003062727360000011
其中，CMC(k)为k时刻码减载波值；
步骤1-2，由码减载波值计算得卫星信号伪码-载波偏离度，并进行平滑预处理：
设定一段时间T1内，接收机处于锁定状态，无失锁和失周现象，则N值大小不变，同时令δε(k)＝ερ(k)-εφ(k)，即δε(k)表示k时刻ερ(k)和εφ(k)的差值，则有：
Figure FDA0003062727360000021
其中，δε(k-(k0+1))表示k-(k0+1)时刻ερ(k-(k0+1))和εφ(k-(k0+1))的差值，dz(k)为k时刻码减载波差分值，也称为卫星信号伪码-载波偏离度；
Figure FDA0003062727360000022
为电离层延时速率；Ts表示相邻两个历元间隔时间；k0表示平滑窗口时间长度；
步骤2包括如下步骤：
步骤2-1，初始化W(M)＝0；
步骤2-2，计算输出值：
k＝M+1,M+2,…，
y(k)＝WT(k)X(k)；
步骤2-3，计算预测误差：
e(k)＝dz(k)-y(k)；
步骤2-4，调整步长因子μ(k)；
步骤2-5，更新权重：
Figure FDA0003062727360000023
其中，k表示观测历元时间；M为LMS自适应滤波窗口长度；y(k)为滤波器输出值，即被检测卫星信号电离层延时变化率；X(k)表示LMS自适应滤波器k时刻输入信号矢量，X(k)＝[dz(k-1),dz(k-2),…,dz(k-M)]T，其中，dz(k-1),dz(k-2),…,dz(k-M)分别表示k时刻码减载波差分值延时1至M个历元输入量；W(k)表示LMS自适应滤波器k时刻权重更新系数，W(k)＝[w1,k,w2,k,…,wM,k]T，其中，wM,k表示k时刻LMS自适应滤波器窗口长度为M时的第M个权重系数值，WT(k)为W(k)的转置，μ(k)表示k时刻单通道变步长最小均方滤波器步长因子，e(k)表示k时刻预测误差；
步骤2-4中，采用改进的Sigmoid函数调节步长因子μ与预测误差e之间的映射关系：
Figure FDA0003062727360000031
其中，exp表示以自然常数为底的指数函数，参数α用于控制Sigmoid函数的形状，其取值决定函数曲线上升速度，参数β用于控制Sigmoid函数的取值范围；
分别设置α＝1，β＝2；
步骤3中，设置检测门限值为0.02m/s。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110988929B (zh) * 2019-12-21 2020-09-22 中国电子科技集团公司第二十研究所 电离层影响下的gbas系统性能评估方法及装置
CN111366956B (zh) * 2020-05-26 2020-08-14 天津七一二通信广播股份有限公司 一种应用于gbas系统的数据处理设备
CN113777636B (zh) * 2021-08-24 2022-05-27 北京航空航天大学 一种gbas电离层延迟梯度的双平滑伪距域检测方法
CN113917495B (zh) * 2021-12-14 2022-03-11 天津七一二通信广播股份有限公司 基于北斗gbas多频点多星座高可靠性自主监测方法及设备
CN114047526B (zh) * 2022-01-12 2022-04-05 天津七一二通信广播股份有限公司 基于双频双星座gbas的电离层异常监测方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104714244A (zh) * 2015-03-31 2015-06-17 东南大学 一种基于抗差自适应Kalman滤波的多系统动态PPP解算方法
CN105116419A (zh) * 2015-08-21 2015-12-02 上海海积信息科技股份有限公司 一种gnss接收机、双路载波相位伪距平滑方法
CN107505642A (zh) * 2017-10-23 2017-12-22 中国矿业大学 一种ins辅助的实时bds单频周跳探测方法
CN109257030A (zh) * 2018-10-22 2019-01-22 中原工学院 一种变步长lp范数LMS算法的稀疏系统辨识方法
CN109541659A (zh) * 2018-10-24 2019-03-29 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于北斗的地基增强系统载波相位平滑伪距方法
CN109884679A (zh) * 2019-02-21 2019-06-14 哈尔滨工程大学 一种单模gnss系统跨频点混合双差rtk解算方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018034580A1 (en) * 2016-08-15 2018-02-22 Limited Liability Company "Topcon Positioning Systems" Adaptive gnss positioning method capable of adjusting to ionospheric delay

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104714244A (zh) * 2015-03-31 2015-06-17 东南大学 一种基于抗差自适应Kalman滤波的多系统动态PPP解算方法
CN105116419A (zh) * 2015-08-21 2015-12-02 上海海积信息科技股份有限公司 一种gnss接收机、双路载波相位伪距平滑方法
CN107505642A (zh) * 2017-10-23 2017-12-22 中国矿业大学 一种ins辅助的实时bds单频周跳探测方法
CN109257030A (zh) * 2018-10-22 2019-01-22 中原工学院 一种变步长lp范数LMS算法的稀疏系统辨识方法
CN109541659A (zh) * 2018-10-24 2019-03-29 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于北斗的地基增强系统载波相位平滑伪距方法
CN109884679A (zh) * 2019-02-21 2019-06-14 哈尔滨工程大学 一种单模gnss系统跨频点混合双差rtk解算方法

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