基于多星最差故障搜索的RAIM完好性风险估计方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28684

电子电气工程与控制

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基于多星最差故障搜索的RAIM完好性风险估计方法

李瑞杰, 李亮(), 蒋家昌, 程力, 王柳淇

哈尔滨工程大学智能科学与工程学院，哈尔滨 150001

收稿日期:2023-03-13 修回日期:2023-04-06 接受日期:2023-05-15 出版日期:2023-05-22 发布日期:2023-05-18
通讯作者: 李亮 E-mail:liliang@hrbeu.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2021YFB3901300);国家自然科学基金(61773132)

RAIM integrity risk estimation method based on worst multi⁃satellite faults searching

Ruijie LI, Liang LI(), Jiachang JIANG, Li CHENG, Liuqi WANG

College of Intelligent Systems Science and Engineering，Harbin Engineering University，Harbin 150001，China

Received:2023-03-13 Revised:2023-04-06 Accepted:2023-05-15 Online:2023-05-22 Published:2023-05-18
Contact: Liang LI E-mail:liliang@hrbeu.edu.cn
Supported by:
National Key Development Research and Program(2021YFB3901300);National Natural Science Foundation of China(61773132)

摘要/Abstract

摘要：

作为接收机自主完好性监测（RAIM）的核心功能，严格的完好性风险估计是保障导航定位可靠性的关键。全球导航卫星系统的互操作使得多星故障概率上升，导致传统基于单星最差故障偏差的完好性风险估计严格性降低。为此，提出顾及多星故障的完好性风险估计方法。多星故障完好性风险的严格估计受限于多星最差故障偏差的精确确定，针对此建立确定多星最差故障偏差的“两步法”，即通过最差故障单位向量的确定以及最差故障幅值的有界搜索，实现导航定位完好性风险的保守估计。采用星座仿真软件模拟卫星故障场景测试完好性风险估计方法的严格性。实验结果表明：与传统单星故障完好性风险估计方法相比，所提方法在多星座组合场景下可显著降低漏检比率。此外，与传统顾及多星座多星故障的高级RAIM相比，所提方法在全球范围内满足99.5%可用性指标的比例至多可提升9.42%。

关键词: 接收机自主完好性监测（RAIM）, 完好性, 全球导航卫星系统, 多星故障, 可用性

Abstract:

As the core function of Receiver Autonomous Integrity Monitoring （RAIM）， strict integrity risk estimation is the key to accurately measure navigation and positioning integrity. The interoperation of global navigation satellite systems increases the probability of multi-satellite faults dramatically， which reduces the rigor of the traditional integrity risk estimation based on the worst fault bias of a single satellite. In this paper， an integrity risk estimation method considering multi-satellite faults is proposed. As the rigorous estimation of multi-satellite fault integrity risk is limited by the accurate determination of the multi-satellite worst fault bias， a two-step method for determining the worst fault bias is established by determining the worst-case fault unit vector and search interval of the worst-case fault magnitude. The conservative estimation of the integrity risk of navigation and positioning is realized. Constellation simulation software is used to simulate satellite fault scenarios to test the rigor of the integrity risk estimation method. Experimental results show that compared with the traditional integrity risk estimation method， the proposed method can significantly reduce the rate of missed detection in multi-constellation scenarios. In addition， when compared to advanced RAIM method that consider multi-constellation and multi-satellite faults， the proposed method can improve the proportion meeting a global availability of 99.5% by 9.42% at most.

Key words: Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM), integrity, Global Navigation Satellite System, multi-satellite fault, availability

中图分类号:

V249.3

李瑞杰, 李亮, 蒋家昌, 程力, 王柳淇. 基于多星最差故障搜索的RAIM完好性风险估计方法[J]. 航空学报, 2024, 45(2): 328684-328684.

Ruijie LI, Liang LI, Jiachang JIANG, Li CHENG, Liuqi WANG. RAIM integrity risk estimation method based on worst multi⁃satellite faults searching[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(2): 328684-328684.

图/表 11

图 1

表 1

图 2

图 3

表 2

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

表 3

参考文献 25

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

参数	取值
星历和钟差误差标准差σ_URA/m	2.4^［22］
对流层延迟误差标准差σ_trop/m	0.12×1.001/（0.002 001+sin²（（πθ）/180））^1/2［5］
多径标准差σ_MP/m	0.13+0.53exp（-θ/10）^［5］
接收机噪声标准差σ_Noise/m	0.15+0.43exp（-θ/6.9）^［5］
完好性风险指标 I_REQ	1×10^-7
连续性风险指标 C_REQ	4×10^-6
卫星故障先验概率 P_sat	GPS： 10^-5； Galileo： 3×10^-5； BDS： 10^-5［14］
星座级故障先验概率 P_const	GPS： 10^-8； Galileo： 2×10^-4； BDS： 6×10^-5［14］
P_NM的阈值	6×10^-8

测站点	方法	性能/%	场景1	场景2		场景3
测站点	方法	性能/%	GPS	GPS/Galileo	GPS/BDS	GPS/Galileo/BDS
北京（40°N， 116°E）	传统方法	单故障漏检比率	0	0	0	0
		多故障漏检比率	0	3.29	3.97	3.47×10^-2
		可用性	99.16	98.26	98.90	99.98
	ARAIM	漏检比率	0	0	0	0
	ARAIM	可用性	99.16	59.65	63.03	99.31
	所提方法	漏检比率	0	0	0	0
	所提方法	可用性	99.16	63.34	69.85	99.49
新德里（28°N， 77°E）	传统方法	单故障漏检比率	0	0	0	0
		多故障漏检比率	0.000	2.23	2.98	0
		可用性	99.83	99.09	99.19	99.99
	ARAIM	漏检比率	0	0	0	0
	ARAIM	可用性	99.83	64.90	69.41	99.51
	所提方法	漏检比率	0	0	0	0
	所提方法	可用性	99.83	67.69	72.48	99.70
纽约（40°N， 74°W）	传统方法	单故障漏检比率	0	0	0	0
		多故障漏检比率	0	2.16	1.47	0
		可用性	99.39	98.89	99.57	99.99
	ARAIM	漏检比率	0	0	0	0
	ARAIM	可用性	99.37	65.35	69.99	99.97
	所提方法	漏检比率	0	0	0	0
	所提方法	可用性	99.36	67.68	74.32	99.97
开普敦（33°S， 18°E）	传统方法	单故障漏检比率	0	0	0	0
		多故障漏检比率	0	1.42	1.54	0
		可用性	99.58	99.29	99.57	99.99
	ARAIM	漏检比率	0	0	0	0
	ARAIM	可用性	99.58	64.42	70.93	99.66
	所提方法	漏检比率	0	0	0	0
	所提方法	可用性	99.58	68.31	77.11	99.67
伦敦（51°N， 0.1°E）	传统方法	单故障漏检比率	0	0	0	0
		多故障漏检比率	0	2.13	2.40	0
		可用性	100	99.06	99.35	99.98
	ARAIM	漏检比率	0	0	0	0
	ARAIM	可用性	99.99	66.46	72.05	99.72
	所提方法	漏检比率	0	0	0	0
	所提方法	可用性	100	69.53	78.08	99.97

星座	平均可用性/%				满足99.5%指标的覆盖范围/%
星座	L_BC	L_WE	L_ARAIM	L_IR	L_BC	L_WE	L_ARAIM	L_IR
GPS/BDS	25.95	68.11	70.37	75.50	0	0.31	0.31	0.62
GPS/BDS/GAL	53.94	67.14	90.06	95.55	0	0	21.91	31.33

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RAIM integrity risk estimation method based on worst multi⁃satellite faults searching

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