CN112099061A - 一种亚太地区araim多星座组合导航改进方法及其装置 - Google Patents

一种亚太地区araim多星座组合导航改进方法及其装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置，涉及卫星导航领域，包括获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合，获得每一故障子集故障模式的位置解，获取每一所述故障子集的门限值，将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星，提供了导航的适用性和精度。

Description

一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置
技术领域
本发明涉及卫星导航领域，尤其涉及一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置。
背景技术
目前，多星座组合导航实现精确进近程序的全球覆盖一般是采用全球定位系统GPS+伽利略卫星导航系统GALILEO的方式，但是，上述方式在亚太地区的适用性比较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置，旨在解决现有技术中导航技术亚太地区的适用性低的技术问题。
第一方面，为实现上述目的，本发明采用的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，包括下列步骤：
获取星座先验故障和卫星先验故障概率，将所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率进行分析，获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；
将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合；
对所述故障集合进行分析，获得每一故障子集故障模式的位置解；
对所述故障子集进行分析，获取每一所述故障子集的门限值；
将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，获得差值；
将每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星。
其中，在获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数的步骤中，
从单个卫星故障开始循环计算，直至循环完完整性风险高多个卫星故障的概率，即获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大同时故障。
其中，在获取每一故障子集故障模式的位置解的步骤中，对每个所述故障假设检验，通过投影矩阵算法获取每一故障子集故障模式的位置解和方差。
其中，在获取每一所述故障子集的门限值的步骤中，通过比例因子算法平均分配水平和垂直维度上所述故障子集对应的监测故障集合数。
其中，在排除卫星先验故障概率对应的卫星的步骤具体为，
采用测试算法对每一所述故障子集进行测试，如一所述故障子集不能通过测试，则将所述故障子集对应卫星的卫星先验故障概率。
其中，在每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较之后，
若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则采用改进ARAIM多星座组合导航算法，使其每一所述故障子集的门限值减低到到允许门限范围值之内。
第二方面，本发明还提供一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进装置，包括第一方面方法的单元。
本发明的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置，通过获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合，获得每一故障子集故障模式的位置解，获取每一所述故障子集的门限值，将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星，提供了导航的适用性和精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的多星座组合导航改进方法示意图。
图2是本发明的改进多星座组合导航逻辑框图。
图3是本发明的多星座组合导航算法覆盖率。
图4是本发明的改进多星座组合导航算法覆盖率。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例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例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1至图2，本发明提供了一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，包括下列步骤：
获取星座先验故障和卫星先验故障概率，将所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率进行分析，获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；从单个卫星故障开始循环计算，直至循环完完整性风险高多个卫星故障的概率，即获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大同时故障。
将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合；
对所述故障集合进行分析，获得每一故障子集故障模式的位置解；对每个所述故障假设检验，通过投影矩阵算法获取每一故障子集故障模式的位置解和方差。
对所述故障子集进行分析，获取每一所述故障子集的门限值；通过比例因子算法平均分配水平和垂直维度上所述故障子集对应的监测故障集合数。
将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，获得差值；采用测试算法对每一所述故障子集进行测试，如一所述故障子集不能通过测试，则将所述故障子集对应卫星的卫星先验故障概率。
将每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星；若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则采用改进ARAIM多星座组合导航算法，使其每一所述故障子集的门限值减低到到允许门限范围值之内。
在本实施方式中，首先，获得最大同时故障数，定义为Nfault,max。该算法从单个卫星故障开始。当至少r+1个卫星故障的概率小于完整性风险的阈值时，将停止计算。此时，最小的r是我们需要的最大同时故障。该算法的具体如下：
Figure BDA0002680825790000041
其中，Pr为故障先验概率，Pfault_thres为完整性风险的阈值。
确定要监视的故障总数之后，有必要识别并消除这些故障。对于每个故障假设检验，通过以下方式执行第k个子集位置解：
Figure BDA0002680825790000042
S(k)＝(GTM(k)WG)-1GTM(k)W (2)
其中，S(k)也称为投影矩阵；v为伪距观测量；M(k)是一个对角线上的H个卫星的数量清零单位矩阵(Nsat×Nsat)。其中，Nsat为监测个数。被归零的H个卫星的数量的索引由第k个故障模式定义；G是观测矩阵，由接收机和卫星之间的余弦和时钟相关系数组成；W是相应的权重矩阵，由ISM参数中的σURA ,i确定，σURA,i为用于完整性的卫星的时钟和星历误差的标准偏差。
在本实施方式的实施例中，计算东-北-天3个方向全视图位置解与第k个故障模式之间的方差，计算方法如下：
Figure BDA0002680825790000043
其中，q＝1,2,3分别代表东、北、天方向。Cacc是评估准确性和连续性的矩阵，是基于ISM参数中的σURE,i决定的，其中σURE,i为用于连续性和精确性的卫星的时钟和星历误差的标准偏差。
在本实施方式中，在对进行第k个故障模式的监测门限值。计算方法如下：
Figure BDA0002680825790000051
其中，Kfa,q为比例因子，该比例因子通过平均分配水平和垂直维度对应的监测故障集合数得到，由下式给出：
Figure BDA0002680825790000052
Figure BDA0002680825790000053
其中，PFA_HOR为水平模式上的持续性预算分配，同理，PFA_VERT为垂直模式上的持续性预算分配。Q是正态分布的右侧累积分布函数(cdf)。Q-1为Q的逆。Nfault modes为故障模式集合数。
之后，将每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星，具体为如下测试：
Figure BDA0002680825790000054
可以理解的是，如果再次出现所述故障子集的差值大于预设阈值这种情况说明不是故障卫星，则继续假设排除下一个k的卫星。直到都满足公式(6)的情况，即为所排除的卫星。如果第k个故障集合不能通过上述测试，则进行相对应的卫星故障排除。
在本实施方式的其他实施例中，上述全部测试通过后，开始进行ARAIM多星座组合导航算法可用性的计算。其中，对较差的保护水平采取改进的ARAIM多星座组合导航算法使其保护水平降低到门限范围值之内。保护水平可分为HPL和VPL，其中VPL为垂直保护水平，HPL为水平保护水平。ARAIM多星座组合导航更多关注于垂直保护水平。以VPL为例进行分析，HPL也是同样分析。VPL满足以下公式：
Figure BDA0002680825790000055
其中，
Figure BDA0002680825790000061
Figure BDA0002680825790000062
其中，
Figure BDA0002680825790000063
为
Figure BDA0002680825790000064
在垂直方向的错误不确定度，
Figure BDA0002680825790000065
是一维范围测量的偏差，用于评估完整性。PHMI为已经分配给垂直方向的完整性预算。
接着进行EMT的计算，EMT为在先验故障概率大于或等于PEMT时，监测阈值的最大值，可以用下式表达：
Figure BDA0002680825790000066
进行σacc计算，σacc为全视图位置解的标准差。计算如下：
Figure BDA0002680825790000067
当VPL，EMT，σacc任意一个超过门限值时，启动改进ARAIM多星座组合导航算法，并重新计算公式(2)到公式(8)中的所有参数。最终得到改进后的保护水平等参数，从而提升ARAIM多星座组合导航可用性。
可以理解的是，最值逼近ARAIM多星座组合导航算法：可以看到VPL的计算与全视图解有着很大的关系，这在现有的文献中也有体现。特别的，
Figure BDA0002680825790000068
为故障模式所固有的参数，
Figure BDA0002680825790000069
对其贡献也很小，反观S(0)对VPL,EMT,σacc都有着很大的贡献，所以通过调整全视图解来降低VPL值是可行的。但需要注意的是，新的全视图解应该满足对精确性的需求。
在本实施方式的其他实施例中，VPL通常有最差的几何结构所决定，在故障模式中，我们需要将所对应的假定故障卫星的权重参数置为0，表明该卫星不参与定位。而在星座故障中，所有该星座的卫星都不参与定位，不难理解，星座故障与全视图位置解的差异最大，这通常是最终决定VPL值的故障集。
全视图解通常满足以下条件：
Figure BDA00026808257900000610
这里，本技术方案通过一种极值逼近的方法来计算出此问题的优化方案，解决方案的如下：
Figure BDA00026808257900000611
其中k1，k2为小于1的不确定参数，
Figure BDA00026808257900000612
为两个与全视图位置解差异最大的投影矩阵。
重新计算参数后得到下列目标函数：
Figure BDA0002680825790000071
Figure BDA0002680825790000072
Figure BDA0002680825790000073
Figure BDA0002680825790000074
问题被转化为：
Figure BDA0002680825790000075
Figure BDA0002680825790000076
需要注意的是上述寻找最优解的过程很复杂。但是本技术方案从寻找一个近似解来降低计算量的同时接近最优解，牺牲极小的优化解换取计算量的大幅度优化。得到：
Figure BDA0002680825790000077
将公式(16)代入公式(14)可以发现计算量可以被大大的简化，因为
Figure BDA0002680825790000078
与
Figure BDA0002680825790000079
有着强烈的关系，从而使复杂的计算简化为简单的一维问题。改进的算法减少了VPL的上界和下限。从而使得最终得到的VPL值能够满足规定的门限值从而大幅度增加ARAIM多星座组合导航的可用性。
如图3至图4所示，通过采集在亚太地区内拥有BDS和GPS所有IGS站点的数据进行分析，10分钟的间隔仿真5天的数据。之后将这些数据铺在5×5的网格内。所以一共需要336×144×5＝241920个点。仿真中，采用新的星座配置，即GPS星座采取遮罩角15°，BDS星座采取23颗卫星。对比图3和图4可知，改进的算法可以在ARAIM多星座组合导航覆盖率极低的情况下对其进行改善。提升将近20％，能够很明显的反映出极值逼近ARAIM多星座组合导航算法的优势。大多数覆盖率在95％-99％的区域增加到了99.5％，在这种情况下生命安全服务可用得到良好的保障。
本发明还提供一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进装置，包括用于执行如前述方法的单元。本发明的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法及其装置，通过获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合，获得每一故障子集故障模式的位置解，获取每一所述故障子集的门限值，将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星，提供了导航的适用性和精度。采用极值逼近ARAIM多星座组合导航算法对原有算法进行优化，大大提高了ARAIM多星座组合导航在区域内的可用性。采用GPS+BDS的方式模拟ARAIM多星座组合导航在亚太地区的表现，为BD3发展可提供一定的参考作用，运用了新的星座配置，使仿真更能满足真实的情况。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，包括下列步骤：
获取星座先验故障和卫星先验故障概率，将所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率进行分析，获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数；
将所述最大故障数进行处理，获取包含所有故障的故障集合；
对所述故障集合进行分析，获得每一故障子集故障模式的位置解；
对所述故障子集进行分析，获取每一所述故障子集的门限值；
将每一所述故障子集的门限值与对应故障模式的位置解进行比较，获得差值；
将每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较，若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则排除卫星先验故障概率对应的卫星。
2.如权利要求1所述的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，在获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大故障数的步骤中，
从单个卫星故障开始循环计算，直至循环完完整性风险高多个卫星故障的概率，即获取所述星座先验故障和所述卫星先验故障概率同时发生故障的最大同时故障。
3.如权利要求2所述的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，在获取每一故障子集故障模式的位置解的步骤中，对每个所述故障假设检验，通过投影矩阵算法获取每一故障子集故障模式的位置解和方差。
4.如权利要求3所述的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，在获取每一所述故障子集的门限值的步骤中，通过比例因子算法平均分配水平和垂直维度上所述故障子集对应的监测故障集合数。
5.如权利要求4所述的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，在排除卫星先验故障概率对应的卫星的步骤具体为，
采用测试算法对每一所述故障子集进行测试，如一所述故障子集不能通过测试，则将所述故障子集对应卫星的卫星先验故障概率。
6.如权利要求5所述的一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进方法，其特征在于，在每一所述故障子集的差值与预设阈值进行比较之后，
若每一所述故障子集的差值大于预设阈值，则采用改进ARAIM多星座组合导航算法，使其每一所述故障子集的门限值减低到到允许门限范围值之内。
7.一种亚太地区ARAIM多星座组合导航改进装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-6任一权利要求所述的方法的单元。
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