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        不同故障模式下的GNSS ARAIM性能評(píng)估

        2021-12-01 00:33:30韓清清
        關(guān)鍵詞:覆蓋范圍可用性測(cè)站

        韓清清

        1 黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院測(cè)繪工程學(xué)院,河南省開(kāi)封市東京大道1號(hào),475004

        高級(jí)接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)(advanced RAIM, ARAIM)是RAIM算法的拓展,多元假設(shè)解分離(multiple hypothesis solution separation, MHSS) ARAIM不僅能夠考慮更多潛在的故障威脅模式,大概率將威脅空間限制為故障,而且能夠簡(jiǎn)化用戶定位誤差模型與風(fēng)險(xiǎn)概率模型,進(jìn)一步提高保護(hù)等級(jí)的計(jì)算效率[1]。很多學(xué)者對(duì)GNSS ARAIM的性能進(jìn)行評(píng)估[2-4],但一般只考慮了衛(wèi)星故障的模式,忽略了星座故障?;诖耍疚姆治鲋豢紤]衛(wèi)星故障以及同時(shí)考慮衛(wèi)星故障和星座故障時(shí)GNSS ARAIM的性能,通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析地面測(cè)站在200 ft高度以下的垂直引導(dǎo)(localizer performance with vertical guidance down to 200 feet service, LPV-200) ARAIM性能,并進(jìn)一步仿真GNSS ARAIM在世界范圍內(nèi)LPV-200下的可用性。

        1 故障模式

        窄故障是指獨(dú)立衛(wèi)星發(fā)生故障,故障是獨(dú)立的,不會(huì)影響其他衛(wèi)星的正常運(yùn)行,窄故障發(fā)生的概率表示為Psat,i。寬故障一般是由地面控制段引起的,也可能是由衛(wèi)星的設(shè)計(jì)缺陷引起的,其特征是一個(gè)事件可以影響多顆衛(wèi)星,用Pconst,j描述星座故障的概率。

        MHSS ARAIM算法原理和具體過(guò)程見(jiàn)文獻(xiàn)[5],本文不再贅述。在判定MHSS ARAIM是否可用之前,必須要確定參與解算的導(dǎo)航衛(wèi)星能夠同時(shí)發(fā)生故障的最大數(shù)目,才能進(jìn)一步求解不同故障模式下的先驗(yàn)故障概率。結(jié)合ISM信息,其計(jì)算公式為[6]:

        (1)

        式中,Nmax表示衛(wèi)星、星座同時(shí)發(fā)生故障的最大值,且這些故障是相互獨(dú)立的,ns=1,2,3,…,n指可能存在的故障數(shù),完好性風(fēng)險(xiǎn)閾值為4×10-8,Pap,k表示第k個(gè)故障模式下的先驗(yàn)故障概率:

        (2)

        (3)

        2 實(shí)驗(yàn)分析

        2.1 GNSS ARAIM實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)性能分析

        采用6個(gè)MGEX測(cè)站(DEA2、ENAO、HKSL、HUEG、SGPO、STJ3)2021年doy001~007的觀測(cè)數(shù)據(jù),采樣間隔為30 s,截止高度角為10°。分析GNSS的雙星故障和顧及寬故障時(shí)(單星和單星座同時(shí)故障)的ARAIM性能,ISM設(shè)置[7]如表1所示。

        表1 ISM參數(shù)設(shè)置

        限于篇幅,僅展示SGPO站結(jié)果,如圖1~3所示(G、R、C、E分別對(duì)應(yīng)GPS、GLONASS、BDS、Galileo)。由圖1~3可知,SGPO站G+C在顧及寬故障之后的EMT和VPL值均有較大幅度增長(zhǎng),意味著在顧及寬故障后ARAIM可用性下降較明顯。G+R+C在顧及寬故障之后的EMT和VPL值雖然同樣有所增大,但是幅度較小,很大程度上仍然能夠滿足LPV-200的需求。G+R+C+E在顧及寬故障之后的EMT和VPL值增長(zhǎng)幅度最小。

        圖1 SGPO站G+C ARAIM性能分析Fig.1 Performance analysis of G+C ARAIMat SGPO station

        圖2 SGPO測(cè)站G+R+C ARAIM性能分析Fig.2 Performance analysis of G+R+C ARAIMat SGPO station

        圖3 SGPO站G+R+C+E ARAIM性能分析Fig.3 Performance analysis of G+R+C+E ARAIMat SGPO station

        顧及寬故障前后的6個(gè)測(cè)站在LPV-200下的ARAIM可用性結(jié)果如表2所示。由表2可知,G+C組合時(shí),6個(gè)測(cè)站的ARAIM可用性下降率均大于G+R+C和G+R+C+E組合;G+R+C組合時(shí),6個(gè)測(cè)站顧及寬故障后的ARAIM可用性均在90%以上;G+R+C+E組合時(shí),6個(gè)測(cè)站顧及寬故障后的ARAIM可用性均在99%以上。

        表2 6個(gè)測(cè)站在LVP-200下的ARAIM可用性

        2.2 GNSS ARAIM仿真數(shù)據(jù)性能分析

        采用2021年doy001~007的廣播星歷數(shù)據(jù),仿真時(shí)間間隔為5 min,格網(wǎng)為10°×10°,截止高度角為10°,ISM設(shè)置與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相同。分析顧及寬故障前后GNSS ARAIM在世界范圍內(nèi)LPV-200下的可用性,仿真結(jié)果如圖4~6所示。由圖4~6可以看出,星座的增加會(huì)提高世界范圍內(nèi)ARAIM可用性;無(wú)論是雙星故障還是顧及寬故障,世界范圍內(nèi)ARAIM可用性都是從赤道向兩極遞減,呈對(duì)稱分布;BDS作為異構(gòu)星座,能夠顯著增加亞太地區(qū)的ARAIM可用性。

        圖4 世界范圍內(nèi)G+C ARAIM可用性仿真結(jié)果Fig.4 G+C global ARAIM availability simulation results

        圖5 世界范圍內(nèi)G+R+C ARAIM可用性仿真結(jié)果Fig.5 G+R+C global ARAIM availability simulation results

        圖6 世界范圍內(nèi)G+R+C+E ARAIM可用性仿真結(jié)果Fig.6 G+R+C+E global ARAIM availability simulation results

        雙星故障時(shí), G+C組合的ARAIM可用性大于90%、99.5%的覆蓋范圍分別為100%、60.31%;G+R+C組合的ARAIM可用性大于90%、99.5%的覆蓋范圍分別為100%、99.29%;G+R+C+E組合的ARAIM可用性大于90%、99.5%的覆蓋范圍均為100%。顧及寬故障時(shí),G+C組合的ARAIM可用性大于90%、99.5%的覆蓋范圍大幅下降,分別為22.05%、6.97%;G+R+C組合的ARAIM可用性大于90%、99.5%的覆蓋范圍分別下降至54.48%、23.33%;G+R+C+E組合的ARAIM可用性大于90%的覆蓋范圍沒(méi)有下降,大于99.5%的覆蓋范圍下降至79.94%。

        3 結(jié) 語(yǔ)

        本文著重分析了只考慮衛(wèi)星故障以及同時(shí)考慮衛(wèi)星故障和星座故障時(shí)G+C、G+R+C以及G+R+C+E組合的ARAIM性能,并通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析地面測(cè)站在LPV-200下ARAIM性能,同時(shí)仿真ARAIM全球可用性。結(jié)果表明,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果和仿真結(jié)果一致;BDS和其他系統(tǒng)的組合能夠顯著提高亞太區(qū)域的ARAIM可用性,并且世界范圍內(nèi)ARAIM可用性都是從赤道向兩極遞減,呈對(duì)稱分布。顧及寬故障時(shí),G+C組合的ARAIM可用性下降顯著;G+R+C組合的ARAIM可用性有一定程度的下降;G+R+C+E組合的ARAIM可用性下降最少。

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