CN113093248A - 一种范围一致性raim方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种范围一致性RAIM方法，包括以下步骤：步骤1、获取导航系统中所有可见卫星的数据，并将所有卫星标组成可信卫星集；步骤2、计算每颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；步骤3、从可信卫星集选出对整体卫星GDOP影响较大的卫星组成参考集；步骤4、对参考集进行故障检测；若检测到了故障，则判定参考集不可靠，反之，则判定参考集可靠；若判定参考集可靠，则进入步骤5；若判定参考集不可靠，则将参考集中对应

最小的卫星从可信卫星集排除，并返回步骤3重新选择参考集；步骤5、将除参考集外的所有可见卫星组成测试集，对测试集中的卫星逐一进行故障检测，完成对故障卫星的识别。本发明可以更好地实现故障导航卫星的探测和识别。

Description

一种范围一致性RAIM方法

技术领域

本发明属于全球卫星导航定位领域，尤其涉及一种范围一致性RAIM方法。

背景技术

在航空领域使用单星座导航系统进行定位时，出现多颗卫星同时故障的概率非常低，而当使用四种单星座导航系统进行多星座组合定位时，多颗卫星同时发生故障的机率将大大增加。因此研究多星故障检测方法具有较大的研究与应用价值。RAIM(接收机自主完好性监测)是常用完好性监测技术的一种。RAIM算法需要至少5颗可见卫星。范围一致性RAIM算法在参考集可靠时可以有效处理多颗卫星同时出现故障的情况。范围一致性RAIM算法思想源于随机抽样一致算法，传统范围一致性RAIM算法，如RANCO(Range Consensus，RANCO)，在参考集可靠时，对并发多误差和小误差的识别和隔离都有较好的效果，但因为在选择初始参考集时，没有对卫星观测值偏差情况进行预估，仅依靠不同组合卫星的GDOP(几何精度因子)选取初始参考集内卫星，一方面导致参考集内可能含有故障卫星，降低了参考集的可靠性，导致算法性能受初始参考集的影响较大，提高了故障卫星探测失败的可能；另一方面随着可观测卫星数量增加，算法计算量大大增加，这是因为该算法需选择由4颗卫星组成的最优GDOP卫星组合作为初始参考集，所以需要遍历所有的4个卫星组合计算GDOP，即导航系统中所有可见卫星的数量为n使，共需要进行

次GDOP计算，观测卫星仅4颗时，即仅需要计算1次GDOP，当可观测卫星数为7时，需计算35次GDOP，而当可观测卫星数为12时，则需进行495次计算，因此在可观测卫星数量不断增加时，最终将导致算法因计算量过大而不再实用。

发明内容

本发明的目的是，针对现有技术的不足，可以利用单颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度，提出了一种范围一致性RAIM方法，可以提高参考集的可靠性，实用性高，从而更好地实现故障导航卫星的探测和识别。

本发明所提供的技术方案为：

一种范围一致性RAIM方法，包括以下步骤：

步骤1、获取导航系统中所有可见卫星的数据，包括卫星的观测文件和导航文件，并将所有卫星标组成可信卫星集；

步骤2、基于卫星数据计算每颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；

步骤3、从可信卫星集选出对整体卫星GDOP影响较大的卫星组成参考集；

步骤4、判断参考集可靠状况：对参考集进行故障检测；若检测到了故障，则判定参考集不可靠，反之，则判定参考集可靠；若判定参考集可靠，则进入步骤5；若判定参考集不可靠，则参考集内可能含有故障卫星，将参考集中对应

最小的卫星从可信卫星集排除，并返回步骤3重新选择参考集；

步骤5、将除参考集外的所有可见卫星组成测试集，对测试集中的卫星逐一进行故障检测，完成对故障卫星的识别。

进一步地，所述步骤2中，通过

评估第i颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；式中n为导航系统中所有可见卫星的数量，G_n为导航系统中n颗可见卫星的权系矩阵，

Η_n为选择导航系统中n颗可见星参与定位解算时的伪距观测矩阵，h_i为Η的第i行；

进一步地，所述步骤2中，按

从大到小的顺序选择前5颗卫星组成参考集。

进一步地，所述步骤5中，对测试集中的卫星S进行故障检测的方法为：

将卫星S从测试集中取出，添加到当前参考集中，组成一个新的参考集，然后再对新的参考集进行故障检测，若检测到了故障，则判定卫星S为故障卫星，将其从当前参考集中剔除，反之判定卫星S为无故障卫星，将其保留在当前参考集中；

对测试集中的一颗卫星检测完毕后，继续对测试集中剩余的卫星进行故障检测，直到测试集中所有卫星检测完毕，完成对故障卫星的识别。

进一步地，所述步骤4和步骤5中，利用最小二乘残差法对参考集进行故障检测，包括以下步骤：利用参考集中所有卫星的数据进行定位解算，并计算参考集的验后单位权中误差

(作为对参考集进行故障检测的检验统计量)及其检测门限σ_T；将

与σ_T与进行比较，若

则说明检测到了故障，反之则表示无故障。

进一步地，所述验后单位权中误差

及其检测门限σ_T的计算方法为：

首先，设选择参考集中的所有卫星参与定位解算，参考集中卫星的数量为m，先利用这m颗卫星的数据构建伪距观测方程：

其中，

表示修正后的接收机对第i颗卫星的伪距观测值；(xⁱ,yⁱ,zⁱ)为第i颗卫星的坐标；(x,y,z)和δt_u分别为待求的接收机的坐标和钟差；

然后，由伪距观测方程计算出接收机位置和坐标的近似解，分别记为(x_u,y_u,z_u)和δt′_u；

再针对线性化伪距观测方程y＝Hx+ε，其中y∈R^m、H∈R^m×4、ε∈R^m分别表示选择参考集中m颗可见星参与定位解算时的伪距观测误差矢量、伪距观测矩阵和伪距观测噪声，ε中m个分量互不相关，服从均值为0，方差为σ²的高斯分布，x∈R⁴表示状态矢量，其元素包括待求的接收机的位置坐标和钟差，计算y和H，具体地：

所述伪距观测误差矢量y中元素表示即观测伪距与近似计算伪距之间的差值，即其中第i个元素y_i为：

式中,

为接收机与第i颗卫星的近似计算伪距；r_i为第i颗卫星与接收机的几何距离；

伪距观测矩阵H为：

其中元素

进而，根据最小二乘原理，可得x的最小二乘解为：

由

可得到伪距残差向量ω为：

在上式中，设Q_v＝I-H(H^TH)^-1H^T为伪距残差向量协因数阵，则ω可表示为：

ω＝Q_vy＝Q_vε

由上式可知，ω能够直观地反映出卫星观测量中的误差信息，因此可以用ω来作为卫星是否发生故障的判断标准；计算验后单位权中误差

作为故障检测的检验统计量：

式中，SSE表示残差平方和；

其中检测门限的计算方法为：

首先，根据系统给定的误警率P_fa可以计算出SSE/σ²的检测限值T：

式中，P_r(SSE/σ²<T²)表示SSE/σ²<T²的概率；x＝SSE/σ²服从自由度为(m-4)的χ²分布；

表示自由度为(m-4)的χ²分布的概率密度函数；

然后，根据检测限值T，得到验后单位权中误差

的检测门限σ_T：

本发明中步骤3中选星原理：

GDOP仅与卫星和用户几何分布相关，而几何分布与卫星的数量也有一定的关系，因而参与定位解算的卫星的数目会对GDOP的变化产生一定的影响，并且两者之间存在一定的关系。

设Η_n为选择n颗可见星参与定位解算时的伪距观测矩阵，

为从n颗可见星中剔除第i颗卫星i＝1,2,…,n得到的观测矩阵。Η_n与

之间存在如下关系：

n颗可见星参与定位解算时,由其观测矩阵Η_n计算可得权系矩阵

剔除第i颗卫星后的权系矩阵为：

其中

是一个标量，记为S_ii，因此，

从上式可以看出，去掉第i颗可见星后

比

多出了一项

通过分析可以确定

即该多出项为正值，因此有

由此可知：卫星的GDOP值与参与定位解算的卫星的数量有关，添加或者减少一颗卫星都会带来GDOP值的变化。随着卫星数目的增加，GDOP值逐渐减小，几何构型会逐渐变好。因此，可以考虑根据可见星中对GDOP值的影响实现选星。

本发明通过

评估第i颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；

值越大，表示去掉第i颗卫星后GDOP_n-1变大的越多，即卫星几何分布越差，卫星i对GDOP_n的影响越大；相反，

越小表明卫星i对GDOP_n的影响越小。因此，可以根据

值的大小选出所有可见星中对整体卫星几何构型影响较大的N颗卫星作为参考集，其中N为需要选择的卫星数目。

有益效果：

本发明提出的一种范围一致性RAIM算法，首先通过选出对整体卫星GDOP影响大的卫星组成参考集，优化了参考集的几何分布，其次对参考集进行故障检测，提高了参考集的可信度，而且也减少了大量的计算量，当可见卫星数量为n时，只需要计算n次GDOP，提高了RAIM算法的可用性；最后只需通过优化后的可靠的参考集识别故障卫星即可，更好地实现了故障导航卫星的探测和识别，进而可以提高定位精度。

附图说明

图1为本发明流程图。

具体实施步骤

一种范围一致性RAIM方法，包括以下步骤：

步骤1、获取导航系统中所有可见卫星的数据，包括卫星的观测文件和导航文件，并将所有卫星标组成可信卫星集；

步骤2、基于卫星数据计算每颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；其中第i颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度通过

评估；式中n为导航系统中所有可见卫星的数量，G_n为导航系统中n颗可见卫星的权系矩阵，

Η_n为选择导航系统中n颗可见星参与定位解算时的伪距观测矩阵，h_i为Η的第i行；

步骤3、从可信卫星集选出对整体卫星GDOP影响较大的5颗卫星组成参考集；

步骤4、判断参考集可靠状况：对参考集进行故障检测；若检测到了故障，则判定参考集不可靠，反之，则判定参考集可靠；若判定参考集可靠，则进入步骤5；若判定参考集不可靠，则参考集内可能含有故障卫星，将参考集中对应

最小的卫星从可信卫星集排除，并返回步骤3重新选择参考集；

步骤5、将除参考集外的所有可见卫星组成测试集，对测试集中的卫星逐一进行故障检测；对测试集中的卫星S进行故障检测的方法为：

将卫星S从测试集中取出，添加到当前参考集中，组成一个新的参考集，然后再对新的参考集进行故障检测，若检测到了故障，则判定卫星S为故障卫星，将其从当前参考集中剔除，反之判定卫星S为无故障卫星，将其保留在当前参考集中；

对测试集中的一颗卫星检测完毕后，继续对测试集中剩余的卫星进行故障检测，直到测试集中所有卫星检测完毕，完成对故障卫星的识别。

所述步骤4和步骤5中，利用最小二乘残差法对参考集进行故障检测，包括以下步骤：利用参考集中所有卫星的数据进行定位解算，并计算参考集的验后单位权中误差

(作为对参考集进行故障检测的检验统计量)及其检测门限σ_T，计算方法为：

首先，设选择参考集中的所有卫星参与定位解算，参考集中卫星的数量为m，先利用这m颗卫星的数据构建伪距观测方程：

其中，

表示修正后的接收机对第i颗卫星的伪距观测值；(xⁱ,yⁱ,zⁱ)为第i颗卫星的坐标；(x,y,z)和δt_u分别为待求的接收机的坐标和钟差；

然后，由伪距观测方程计算出接收机位置和坐标的近似解，分别记为(x_u,y_u,z_u)和δt′_u；

再针对线性化伪距观测方程y＝Hx+ε，其中y∈R^m、H∈R^m×4、ε∈R^m分别表示选择参考集中m颗可见星参与定位解算时的伪距观测误差矢量、伪距观测矩阵和伪距观测噪声，ε中m个分量互不相关，服从均值为0，方差为σ²的高斯分布，x∈R⁴表示状态矢量，其元素包括待求的接收机的位置坐标和钟差，计算y和H，具体地：

所述伪距观测误差矢量y中元素表示即观测伪距与近似计算伪距之间的差值，即其中第i个元素y_i为：

式中,

为接收机与第i颗卫星的近似计算伪距；r_i为第i颗卫星与接收机的几何距离；

伪距观测矩阵H为：

其中元素

再根据ω＝(I-H(H^TH)^-1H^T)y或(I-H(H^TH)^-1H^T)ε计算伪距残差向量ω：

最后，计算验后单位权中误差

其中检测门限的计算方法为：

首先，根据导航系统给定的误警率P_fa计算出检测限值T：

式中

表示自由度为(m-4)的χ²分布的概率密度函数；

然后，根据检测限值T，得到验后单位权中误差

的检测门限σ_T：

最后将

与σ_T与进行比较，若

则说明检测到了故障，反之则表示无故障。

上述范围一致性RAIM算法，提高了参考集的可信度，同时减少了计算量，可用性高；能更好地实现了故障导航卫星的探测和识别。

Claims (6)

1.一种范围一致性RAIM方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取导航系统中所有可见卫星的数据，包括卫星的观测文件和导航文件，并将所有卫星标组成可信卫星集；

步骤2、基于卫星数据计算每颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；

步骤3、从可信卫星集选出对整体卫星GDOP影响较大的卫星组成参考集；

步骤4、对参考集进行故障检测；若检测到了故障，则判定参考集不可靠，反之，则判定参考集可靠；若判定参考集可靠，则进入步骤5；若判定参考集不可靠，将参考集中对应

最小的卫星从可信卫星集排除，并返回步骤3重新选择参考集；

步骤5、将除参考集外的所有可见卫星组成测试集，对测试集中的卫星逐一进行故障检测，完成对故障卫星的识别。

2.根据权利要求1所述的范围一致性RAIM方法，其特征在于，所述步骤2中，通过

评估第i颗卫星对整体卫星GDOP的影响程度；式中n为导航系统中所有可见卫星的数量，G_n为导航系统中n颗可见卫星的权系矩阵，

Η_n为选择导航系统中n颗可见星参与定位解算时的伪距观测矩阵，h_i为Η的第i行；

3.根据权利要求2所述的范围一致性RAIM方法，其特征在于，所述步骤2中，按

从大到小的顺序选择前5颗卫星组成参考集。

4.根据权利要求1中任一项所述的范围一致性RAIM方法，其特征在于，所述步骤5中，对测试集中的卫星S进行故障检测的方法为：

将卫星S从测试集中取出，添加到当前参考集中，组成一个新的参考集，然后再对新的参考集进行故障检测，若检测到了故障，则判定卫星S为故障卫星，将其从当前参考集中剔除，反之判定卫星S为无故障卫星，将其保留在当前参考集中；

对测试集中的一颗卫星检测完毕后，继续对测试集中剩余的卫星进行故障检测，直到测试集中所有卫星检测完毕，完成对故障卫星的识别。

5.根据权利要求1或权利要求4中任一项所述的范围一致性RAIM方法，其特征在于，所述步骤4和步骤5中，利用最小二乘残差法对参考集进行故障检测，包括以下步骤：利用参考集中所有卫星的数据进行定位解算，并计算参考集的验后单位权中误差

及其检测门限σ_T；将

与σ_T与进行比较，若

则说明检测到了故障，反之则表示无故障。

6.根据权利要求5所述的范围一致性RAIM方法，其特征在于，所述验后单位权中误差

及其检测门限σ_T的计算方法为：

首先，设选择参考集中的所有卫星参与定位解算，参考集中卫星的数量为m，先利用这m颗卫星的数据构建伪距观测方程：

其中，

表示修正后的接收机对第i颗卫星的伪距观测值；(xⁱ,yⁱ,zⁱ)为第i颗卫星的坐标；(x,y,z)和δt_u分别为待求的接收机的坐标和钟差；

然后，由伪距观测方程计算出接收机位置和坐标的近似解，分别记为(x_u,y_u,z_u)和δt′_u；

再针对线性化伪距观测方程y＝Hx+ε，其中y∈R^m、H∈R^m×4、ε∈R^m分别表示选择参考集中m颗可见星参与定位解算时的伪距观测误差矢量、伪距观测矩阵和伪距观测噪声，ε中m个分量互不相关，服从均值为0，方差为σ²的高斯分布，x∈R⁴表示状态矢量，其元素包括待求的接收机的位置坐标和钟差，计算y和H，具体地：

所述伪距观测误差矢量y中第i个元素y_i为：

式中,

为接收机与第i颗卫星的近似计算伪距；r_i为第i颗卫星与接收机的几何距离；

所述伪距观测矩阵H为：

其中元素

再根据ω＝(I-H(H^TH)^-1H^T)y或(I-H(H^TH)^-1H^T)ε计算伪距残差向量ω：

最后，计算验后单位权中误差

其中检测门限的计算方法为：

首先，根据导航系统给定的误警率P_fa计算出检测限值T：

式中

表示自由度为(m-4)的χ²分布的概率密度函数；

然后，根据检测限值T，得到验后单位权中误差

的检测门限σ_T：

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