[發明專利]一種基于高斯膨脹法的GBAS完好性示警閾值估計方法在審
| 申請號: | 201810825631.5 | 申請日: | 2018-07-25 |
| 公開(公告)號: | CN108828627A | 公開(公告)日: | 2018-11-16 |
| 發明(設計)人: | 胡杰;嚴勇杰;石瀟竹;李賀;孫奇偉;單堯 | 申請(專利權)人: | 中國電子科技集團公司第二十八研究所 |
| 主分類號: | G01S19/20 | 分類號: | G01S19/20 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 210008 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 完好性 高斯 示警 樣本數據 膨脹法 閾值估計 歸一化 地基增強系統 分布直方圖 完好性監測 參數區間 符合系統 膨脹因子 實際數據 實際特性 衛星仰角 標準差 虛警率 繪制 膨脹 | ||
本發明公開了一種基于高斯膨脹法的GBAS完好性示警閾值估計方法,根據完好性監測準則計算完好性樣本數據,然后按照衛星仰角劃分參數區間,并分別計算各個區間樣本數據的均值與標準差;對樣本數據歸一化,然后繪制歸一化后數據的分布直方圖,最后利用高斯膨脹法確定最優膨脹因子,并生成示警閾值。本發明滿足地基增強系統對虛警率的要求,同時,由于采用系統實際數據經過高斯膨脹后確定得到完好性示警閾值,其更加符合系統的實際特性。
技術領域
本發明屬于星基導航增強系統領域,具體涉及一種基于高斯膨脹法的GBAS完好性示警閾值估計方法。
背景技術
衛星導航系統在民用航空中的應用可以有效提高飛機飛行安全和效率,以差分定位與完好性監測為基礎的地基增強系統(Ground Based Augmentation System,GBAS)是未來航空器精密進近著陸的重要發展方向,也是國際民航組織推薦的基于性能導航的核心基礎設施之一。GBAS主要由地面系統、空間系統和用戶系統3部分組成,其中地面系統通常包括3~4臺基準接收機、數據中心處理站以及差分和完好性參數廣播站。基準接收機實時接收空間衛星信號并將衛星觀測值和星歷參數發送給數據處理中心,數據處理中心根據基準站精確位置信息以及衛星信號值計算偽距差分校正值和完好性參數,最后通過差分數據廣播站將偽距差分校正值和完好性參數向機場空域內的機載用戶進行廣播,能夠為機場覆蓋終端區空域范圍內配置相應機載設備的飛機提供I類甚至更高等級精密進行引導服務。完好性監測是GBAS數據處理中心重要的組成部分之一,如果差分數據存在較大偏差則會引起定位誤差偏大,進而會影響飛機的安全著陸。因此GBAS數據處理中心在廣播差分數據前必須對其進行完好性監測,以確保所播放數據的正確性。
引起廣播差分數據不可用的因素主要包括地面站設備和空間衛星信號故障與異常,其對應的完好性監測包括信號質量監測(Single Quality Monitor,SQM)、數據質量監測(Data Quality Monitor,DQM)以及測量質量監測(Measurement Quality Monitor,MQM)。根據衛星信號計算得到質量監測(Quality Monitor,QM)的完好性參數并與其相應的示警閾值進行比較,如果完好性參數超出示警閾值則認為系統發生異常,從而可以將異常值進行排除。示警閾值的估計是GBAS完好性監測的關鍵組成部分之一,如果示警閾值取值過大,則異常信息無法被有效排除,導航系統存在漏警風險,如果示警閾值取值過小,則會將有用信息踢除(也稱為虛警),從而使得導航系統的連續性受到影響。GBAS研究中虛警率通常要求控制在10-9量級以內,因此需要對完好性示警閾值展開研究。目前完好性參數示警閾值估計方法主要有兩種方式:一種是根據Stanford LAAS的經驗公式確定示警閾值,該方法缺少理論依據且Stanford經驗公式都是基于GPS衛星及其接收機的,對于我國的北斗地基增強系統也不具有適用性,另一種是根據完好性示警閾值數學模型確定示警閾值,由于實際使用時環境條件不一致可能導致實際值與建立的模型存在較大的差別,該方法得到的示警閾值不具有通用性。
發明內容
發明目的:針對現有技術的不足,本發明提出一種基于高斯膨脹法的GBAS完好性示警閾值估計方法,利用多項式插值法擬合衛星仰角整區間內的樣本數據的均值和標準差,并對標準正態分布的概率密度曲線進行膨脹以覆蓋樣本數據的概率密度曲線兩側的所有數據,減小完好性監測虛警率。
技術方案:為實現上述發明目的,本發明提出一種基于高斯膨脹法的GBAS完好性示警閾值估計方法,包括以下步驟:
步驟1:接收機收集衛星信號,并根據GBAS完好性準則計算需要監測的完好性樣本數據;
步驟2:按衛星仰角劃分參數區間,衛星仰角范圍在0°~90°,以L°為一個區間劃分完好性樣本數據,從每個劃分區間中隨機選擇一個角度,并分別計算不同區間內所選擇角度樣本數據的均值μelev與標準差σelev;
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