多星座多故障接收机自主完好性监测技术研究

发布时间：2017-08-25 17:25

  本文关键词：多星座多故障接收机自主完好性监测技术研究

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【摘要】：随着美国GPS导航卫星系统和俄罗斯GLONASS导航卫星系统的不断完善,以及欧盟的GALILEO导航系统和我国的北斗导航卫星系统(BDS/COMPASS)的全面建设,全球导航卫星系统(GNSS)发展十分迅速,多星座导航技术也越来越受国际上的重视,这必将是未来发展的主流。当多个星座联合导航时,出现故障卫星和多星故障的可能性增大,这将影响航空的安全,所以与安全息息相关的完好性问题成为用户关注的焦点。接收机自主完好性监测(RAIM)技术是常用完好性监测技术的一种,它用自身的冗余观测值进行卫星故障的检测和识别,具有无需外部设备的辅助、花费较低、检测速度快、容易实现的优点,是目前应用十分广泛的一种完好性监测算法。因此研究多星座多故障接收机自主完好性监测技术具有较强的科学和实践意义。目前,多星座导航技术是国内外学者研究的热点,但对多星座多故障RAIM技术做出系统地研究和分析的却相对较少。故本文由此入手,主要研究内容如下：1.在分析了RAIM算法的原理以及影响其算法性能参数的基础上,建立了多星座RAIM算法的一般流程,将传统经典RAIM算法应用于多星座导航系统,并从可见星数量、GDOP、可用性和故障检测与识别四个方面仿真比较了多星座RAIM算法和单星座RAIM算法两者的性能。2.分析了传统RAIM算法在双星故障识别时的不足,研究了基于故障特征平面的双星故障RAIM算法,接着用QR分解来改进基于故障特征平面的双星故障RAIM算法,最后仿真对比了该算法的性能。3.针对传统RAIM算法不能检测微小慢变偏差的缺点,深入研究了针对微小慢变偏差的GPS单星座下TPV-RAIM算法和非相干积累法,将其应用到多星座模式下,并扩展到中差和粗差情况下,经过仿真验证可知,无论是在微差、中差还是粗差时,多星座多历元积累法都能极大提高伪距偏差的检测率,历元累加数越多,可检测伪距偏差越小,提高效果越明显。4.在多星座多历元积累RAIM方法的基础上,提出了多星座双星故障检测和识别的新方法——多历元积累双星故障法,该方法不仅能检测微差双星故障,也能检测中差、粗差时的双星故障。经过仿真对比可知,历元累加数越多,该方法的双星故障识别率越高,识别率的灵敏度和鲁棒性也越好。
【关键词】：全球导航卫星系统 接收机自主完好性监测 多星座 多故障 多历元积累
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN965.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 绪论15-20
• 1.1 研究工作的背景与意义15-16
• 1.2 国内外研究历史与现状16-18
• 1.2.1 国外研究历史与现状16-17
• 1.2.2 国内研究历史与现状17-18
• 1.3 本文的主要贡献与创新18-19
• 1.4 本论文的结构安排19-20
• 第二章 接收机自主完好性监测基础理论20-37
• 2.1 完好性概念20
• 2.2 卫星导航系统误差源20-24
• 2.2.1 与卫星有关的误差21-22
• 2.2.2 与信号传播有关的误差22-24
• 2.2.3 与接收机有关的误差24
• 2.3 RAIM算法分类24-25
• 2.4 RAIM算法原理及流程25-26
• 2.5 传统RAIM算法26-32
• 2.5.1 最小二乘残差法26-29
• 2.5.2 奇偶矢量法29-32
• 2.6 性能分析32-36
• 2.6.1 定位错误概率32-33
• 2.6.2 故障检测概率33
• 2.6.3 误警率和漏警率33-34
• 2.6.4 告警率34-35
• 2.6.5 危险误导信息概率35-36
• 2.7 本章小结36-37
• 第三章 多星座接收机自主完好性监测37-66
• 3.1 多星座RAIM算法的模型及流程37-39
• 3.2 多星座系统坐标和时间数据融合39-42
• 3.2.1 多星座坐标系统转换39-41
• 3.2.2 多星座时间系统统一41-42
• 3.3 RAIM算法的可用性判断42-44
• 3.3.1 近似径向保护限差(ARP)法42-43
• 3.3.2 最大精度因子变化(δH_(max))方法43-44
• 3.3.3 水平保护门限(HPL)法44
• 3.4 多星座单星故障RAIM算法44-50
• 3.4.1 多星座最小二乘残差法44-48
• 3.4.2 多星座奇偶矢量法48-50
• 3.4.3 奇偶矢量法与最小二乘法的区别50
• 3.5 基于QR分解特征故障平面的双星故障RAIM算法50-54
• 3.5.1 分析传统算法双星故障识别的不足50-51
• 3.5.2 基于QR分解特征故障平面的双星故障识别51-53
• 3.5.3 算法特点及流程53-54
• 3.6 仿真与比较54-65
• 3.6.1 多星座单故障RAIM算法54-58
• 3.6.2 基于QR分解特征故障平面的双星故障RAIM算法性能分析58-61
• 3.6.3 双星故障偏差同异号分析61-65
• 3.7 本章小结65-66
• 第四章 多星座多历元积累法66-84
• 4.1 TPV-RAIM方法66-68
• 4.2 非相干积累RAIM方法68
• 4.3 多星座多历元积累RAIM方法68-70
• 4.4 检测性能70-71
• 4.5 仿真对比71-83
• 4.5.1 TPV-RAIM方法与非相干积累方法71-72
• 4.5.2 多星座多历元积累法72-83
• 4.6 本章小结83-84
• 第五章 多星座多历元积累双星故障RAIM研究84-94
• 5.1 多历元积累双星故障法84-86
• 5.2 多历元积累双星故障法流程86-87
• 5.3 仿真试验87-93
• 5.3.1 微差多历元积累双星故障法88-89
• 5.3.2 中差多历元积累双星故障法89-91
• 5.3.3 粗差多历元积累双星故障法91-93
• 5.4 本章小结93-94
• 第六章 总结与展望94-96
• 致谢96-97
• 参考文献97-101
• 攻读硕士学位期间取得的成果101

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本文编号：737615