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基于子集包含减少ARAIM子集数量的方法

刘金鑫 滕继涛 李锐 王君君

刘金鑫, 滕继涛, 李锐, 等 . 基于子集包含减少ARAIM子集数量的方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2020, 46(8): 1592-1600. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0517
引用本文: 刘金鑫, 滕继涛, 李锐, 等 . 基于子集包含减少ARAIM子集数量的方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2020, 46(8): 1592-1600. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0517
LIU Jinxin, TENG Jitao, LI Rui, et al. Method for reducing number of ARAIM subsets based on subset inclusion[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2020, 46(8): 1592-1600. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0517(in Chinese)
Citation: LIU Jinxin, TENG Jitao, LI Rui, et al. Method for reducing number of ARAIM subsets based on subset inclusion[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2020, 46(8): 1592-1600. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0517(in Chinese)

基于子集包含减少ARAIM子集数量的方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0517
详细信息
    作者简介:

    刘金鑫  男, 硕士研究生。主要研究方向:先进接收机自主完好性监测

    李锐  男, 博士, 高级工程师。主要研究方向:卫星导航完好性

    通讯作者:

    李锐. E-mail:lee_ruin@263.net

  • 中图分类号: V249.31

Method for reducing number of ARAIM subsets based on subset inclusion

More Information
  • 摘要:

    先进接收机自主完好性监测(ARAIM)技术可用于多星座组合定位时的完好性监测,ARAIM技术子组推荐的多假设分离解(MHSS)标准算法,存在子集数量过多带来大量计算负载的问题。针对此问题,在双星座组合定位情景下,通过分析子集之间的包含关系及空间位置精度因子(PDOP)的变化,提出了使用一个子集代替多个子集减少子集数量的方法。所提方法可以明显地减少子集数量,不同参数下的仿真结果表明,优化后的算法效率至少提高2倍以上,并且优化前后的ARAIM可用性变化最大不超过3%。

     

  • 图 1  MHSS算法流程图

    Figure 1.  MHSS algorithm flowchart

    图 2  双星座下故障模式代替规则

    ①为星座1故障+星座2单星故障或星座1单星故障+星座2故障;②为星座1单星故障+星座2故障;③为星座1故障+星座2单星故障;④为星座1故障+星座2卫星故障或星座1卫星故障+星座2故障;“—”表示星座故障和星座故障组合时不进行代替。

    Figure 2.  Failure mode substitution rule under dual-constellation

    图 3  第1组参数下的全球可用性

    Figure 3.  Global availability under the first set of parameters

    图 4  第2组参数下的全球可用性

    Figure 4.  Global availability under the second set of parameters

    图 5  第3组参数下的全球可用性

    Figure 5.  Global availability under the third set of parameters

    图 6  第4组参数下的全球可用性

    Figure 6.  Global availability under the fourth set of parameters

    图 7  第5组参数下的全球可用性

    Figure 7.  Global availability under the fifth set of parameters

    图 8  第6组参数下的全球可用性

    Figure 8.  Global availability under the sixth set of parameters

    表  1  LPV-200服务在完好性上的要求[12]

    Table  1.   Integrity requirements of LPV-200[12]

    LPV-200服务告警值 数值
    水平保护级告警值/m 40
    垂直保护级告警值/m 35
    垂向有效监测阈值/m 15
    完好性风险限值 2×10-7(进近)
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    表  2  标准算法在相关参数下产生的子集数量

    Table  2.   Number of subsets produced by standard algorithm with related parameters

    各星座可见星数 子集数
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-3,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-4,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-5,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    6/6 106 106 106
    6/8 697 137 137
    6/10 988 172 172
    8/6 137 137 137
    8/8 988 172 172
    8/10 1 351 211 211
    10/6 172 172 172
    10/8 1 351 211 211
    10/10 1 794 254 254
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    表  3  优化后算法产生的子集数量

    Table  3.   Number of subsets produced by optimized algorithm

    各星座可见星数 子集数
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-3,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-4,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    Psat, 1=10-4, Psat, 2=10-5,
    Pconst, 1=10-4, Pconst, 2=10-4
    6/6 26 26 26
    6/8 30 30 30
    6/10 34 34 34
    8/6 30 30 30
    8/8 34 34 34
    8/10 38 38 38
    10/6 34 34 34
    10/8 38 38 38
    10/10 42 42 42
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    表  4  相关参数设定

    Table  4.   Related parameter setting

    组别 Nsat Psat Pconst bnom σURA σURE
    1 27 10-4 10-4 0.5 1 0.66
    23 10-4 10-4 0.5 1 0.66
    2 24 10-5 10-4 0.5 1 0.66
    24 10-3 10-4 0.5 1 0.66
    3 23 10-5 10-4 0.5 1 0.66
    23 10-4 10-4 0.5 2 1.32
    4 27 10-5 10-4 0.5 1 0.66
    24 10-4 10-4 0.5 1 0.66
    5 24 10-5 10-4 0.5 1 0.66
    24 10-4 10-4 0.5 1 0.66
    6 24 10-4 10-4 0.5 1 0.66
    24 10-4 10-4 0.5 1 0.66
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    表  5  优化前后子集数量范围及仿真用时对比

    Table  5.   Comparison of subset number range and simulation time before and after optimization

    组别 子集数量 仿真用时/min 用时比
    优化前 优化后 优化前 优化后
    1 92~352 26~52 82 24 3.4
    2 92~2 325 26~49 603 34 17.7
    3 79~301 24~48 78 21 3.7
    4 106~352 28~53 87 23 3.8
    5 92~301 26~49 80 22 3.6
    6 92~301 26~49 77 20 3.9
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    表  6  优化前后的算法可用性比较

    组别 算法可用性/%
    优化前 优化后
    1 63.4 60.5
    2 96.9 96.6
    3 8.18 8.49
    4 100 100
    5 97.7 98.2
    6 97.5 97.5
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-09-20
  • 录用日期:  2019-11-08
  • 刊出日期:  2020-08-20

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