[发明专利]一种GPS双卫星故障的RAIM方法有效
| 申请号: | 201410748809.2 | 申请日: | 2014-12-09 |
| 公开(公告)号: | CN104504247B | 公开(公告)日: | 2017-12-05 |
| 发明(设计)人: | 王尔申;杨永明;庞涛 | 申请(专利权)人: | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G01S19/27;G01S19/28 |
| 代理公司: | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙)21229 | 代理人: | 甄玉荃 |
| 地址: | 110136 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 gps 卫星 故障 raim 方法 | ||
技术领域:本发明涉及一种快速检测隔离GPS双卫星故障的方法,是一种在用户端进行的自主完好性监测优化方法,具体地说,是指一种将粒子滤波与层次滤波相结合用于检测与隔离GPS双卫星故障的方法。
背景技术:近几年来,随着全球导航卫星系统(GNSS)的发展以及用户对于GNSS服务性能要求的不断升级,完好性作为导航系统的一项非常重要的性能指标,而日益受到重视。当GPS定位数据不可用时,完好性监测系统可以向用户告警,从而避免错误的定位数据给用户带来定位错误。接收机自主完好性监测算法(RAIM)可以在接收机通过卫星导航电文解算出的定位误差大于设定阈值时,向用户告警。根据RAIM对故障卫星进行监测和识别,从而提高接收机的定位精度。因此,用户端的接收机自主完好性监测算法的研究必要而迫切。
目前已有的RAIM方法主要基于单颗卫星发生故障的假设,但随着我国“北斗”二代计划的实施,空中可用于定位的卫星数目的不断增加,多颗卫星发生故障的概率不可忽视。同时,单颗卫星定位不能满足一些对完好性要求苛刻的领域时,采用多星座联合导航定位时,两颗卫星同时发生错误的概率不能再被忽略,在进行RAIM算法研究中应予以考虑。
接收机自主完好性监测是一种识别多星故障的完好性问题,用传统的算法(包括基于卡尔曼滤波的算法、假设检验算法、重构奇偶矢量算法)解决将面临严峻挑战,主要表现在:(1)运算过程中包含了大量的矩阵三角分解和广义特征值分解,在接收机中很难实现实时解算;(2)可能存在故障残差抵消,从而导致无法找出故障卫星或者做出错误判断;(3)算法针对只有一颗卫星出现故障,对于多颗卫星发生故障的情况不能有效解决;(4)对于系统噪声和干扰为非高斯分布的问题仅能提供次优解并且不能有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测。
发明内容:针对上述现有技术的不足,本发明提供了一种GPS双卫星故障的RAIM方法。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种GPS双卫星故障的RAIM方法,包括如下步骤:
第一步,建立粒子滤波用于接收机自主完好性监测的故障检测与隔离的系统模型;
第二步,计算各状态累加对数似然比;
第三步,使用基于层次滤波和粒子滤波算法的接收机自主完好性监测方法实现对双故障卫星的检测和隔离。
本发明的优点在于:
1、本方法能有效地实现双卫星故障情况下的接收机自主完好性监测,检测方法不存在延时,实时性好;
2、本方法对于系统噪声和干扰为非高斯分布的问题能得到最优解;
3、本方法满足卫星导航系统精度的要求,适用于完好性要求苛刻的领域。
附图说明
图1是基于PF的LLR测试方法用于FDI的实现框图。
图2是基于层次滤波算法用于双故障检测的实现框图。
图3是双故障卫星的情况进行故障检测与隔离实现流程图。
具体实施方式:
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清晰、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
首先介绍如下的概念与定义:
1、完好性:是指当定位数据不可用时,系统可以向用户告警,从而避免错误的定位数据给用户带来定位错误。
2、故障的检测(FD):是指对被监测系统故障的存在作出判断;故障的隔离(FI):是指对系统故障的类型作出判断。
3、粒子滤波方法:是一种基于序贯蒙特卡罗方法和序贯重要性采样(SIS)的滤波方法,其对于非线性、非高斯系统的状态估计问题有着很好的滤波效果,该方法对系统噪声没有任何限制,通过从系统概率密度函数进行采样得到采样集,并通过系统的状态方程和量测方程来对采样集进行预测和更新来近似非线性系统的随机贝叶斯估计。
本发明提供的基于层次滤波和粒子滤波算法的接收机自主完好性监测方法,具体步骤如下:
第一步,建立粒子滤波用于接收机自主完好性监测的故障检测与隔离的系统模型;
系统状态方程:
Xk=Fk-1Xk-1+wk-1
式中,Δδ为接收机相对于卫星时间的误差;F为转移矩阵,在静止状态下为特征矩阵;w为过程噪声。
量测方程:
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