本文關(guān)鍵詞：新型RAIM算法的研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：接收機自主完好性監(jiān)測(RAIM)是保證航空導(dǎo)航用戶完好性的一種重要方法。本文主要致力于新型RAIM算法的研究及其應(yīng)用。針對衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的多星故障問題,設(shè)計和提出衛(wèi)星多故障探測和識別的Bayes方法和基于獨立分量分析的衛(wèi)星多故障處理方法；設(shè)計多星座下的增強型RAIM (ARAIM)算法,并對其在全球LPV-200中的可用性進行分析;針對特殊用戶的需求,研究基于鐘差輔助的單星座ARAIM算法,并對其在LPV-250中的可用性進行分析；設(shè)計和提出基于向量自回歸(VAR)模型的載波RAIM (CRAIM)算法,并對其在艦載相對定位(SRGPS)中的應(yīng)用效果進行驗證。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：1.提出兩種衛(wèi)星多故障探測和識別算法。一是結(jié)合時間序列獨立分量分析異常值探測理論,提出一種新的衛(wèi)星多故障探測和識別算法；利用5個iGMAS北斗監(jiān)測站的民用觀測數(shù)據(jù)對新算法進行驗證。二是運用Bayes統(tǒng)計理論和方法,提出一種探測和識別衛(wèi)星多故障的RAIM算法；該算法從Bayes假設(shè)檢驗的角度給出基于識別變量后驗概率的故障判別規(guī)則；利用STK空間仿真軟件模擬GPS和BDS雙星座下的觀測值,設(shè)計不同的試驗方案檢驗該算法在組合星座下對多故障的探測效果,對IGS觀測網(wǎng)絡(luò)CHAN站實測數(shù)據(jù)進行處理并與以往的RAIM算法進行比較。2.提出多星座ARAIM算法并分析其在全球LPV-200中的可用性。提出一種基于時間序列在線預(yù)報的故障探測和識別算法,其原理是對每顆衛(wèi)星的觀測值從時間方向上進行建模,根據(jù)建立的時問序列模型對相應(yīng)的觀測值進行一步預(yù)報,分析預(yù)報殘差的分布并根據(jù)虛警率的大小確定故障探測的閾值,進而用于故障探測；通過精確計算誤判率的大小,設(shè)計一種故障探測和識別算法的可靠性定量分析方法；針對基于時間序列在線預(yù)報的故障探測和識別算法,給出新的完好性風(fēng)險分配方式,進而提出垂直和水平用戶保護水平的計算方法；借助于Standford大學(xué)的MAAST軟件,設(shè)計多種試驗方案以驗證新算法處理故障的效果以及在全球LPV-200中的可用性。3.提出基于鐘差輔助的單星座ARAIM算法,并考察其在LPV-250飛行中的可用性。利用時間序列模型對鐘差進行預(yù)報,將鐘差預(yù)報值作為虛擬觀測值納入到導(dǎo)航定位方程中進行單星座下的導(dǎo)航定位解算；引入衛(wèi)星多故障探測和識別的Bayes方法對導(dǎo)航定位中可能出現(xiàn)的衛(wèi)星故障進行監(jiān)測,出現(xiàn)故障則向用戶告警；對新設(shè)計ARAIM算法的完好性風(fēng)險進行分配,并給出相應(yīng)用戶保護水平的計算方法�；谀M的BDS驗證新算法在全球LPV-250中的可用性,并且隨機選取全球14個IGS監(jiān)測站,查看新算法對于LPV-250可用性情況,并與ERAIM算法進行比較。4.提出基于向量自回歸模型的CRAIM算法,并將其應(yīng)用于RTK差分定位中。針對基于載波的定位算法中觀測值之間的相關(guān)性,構(gòu)建考慮觀測值時間和空間相關(guān)性的VAR模型,用于衛(wèi)星多故障的探測和識別；通過精確計算誤判率的大小,設(shè)計一種故障探測和識別算法的可靠性定量分析方法；從完好性風(fēng)險入手,考慮無故障、單故障和多故障三種故障類型,給出完好性風(fēng)險的分配方式,進而推導(dǎo)相應(yīng)用戶保護水平的計算公式,如果判斷出當前的導(dǎo)航信息不可用,則及時向用戶告警。5.將新CRAIM算法應(yīng)用于SRGPS的完好性監(jiān)測中。引入和分析SRGPS載波差分相對定位算法,利用基于VAR模型的故障處理算法對雙差載波相位觀測值進行故障探測和識別,以確保導(dǎo)航結(jié)果的完好性；采用基于LAMBDA降相關(guān)的整數(shù)逐步搜索法進行模糊度解算并通過計算模糊度解算的成功率對其進行完好性監(jiān)測；設(shè)計SRGPS的完好性監(jiān)測實施方法并利用試驗驗證新算法的效果,即通過STK模擬基于BDS的算法實現(xiàn)平臺,并對位于中國南海某區(qū)域的艦體飛機著降過程進行模擬試驗,為我國SRBDS系統(tǒng)的建立進行初步探索。

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