北斗地基增强系统完好性算法验证性研究

2018-09-01路阳曹有权何伟王亚峰

现代导航 2018年4期

路阳，曹有权，何伟，王亚峰

（中国电子科技集团公司第二十研究所，西安 710068）

0 引言

北斗地基增强系统由地面部分和机载部分两部分组成。它通过地面部分的增强处理实现对机载部分导航定位精度的提升，即地面接收卫星导航信号，依据地面站的准确位置形成各导航卫星伪距和载波相位的精确修正，连同卫星完好性和进近参数的处理共同形成差分修正信息，通过广播链路（VDB）发送到机载接收机中，机载接收机利用该修正信息完成本机位置、时间和速度参数的解算，达到提升定位精度和确保完好性指标等目的[1][2]。

1 差分完好性算法设计[3]

1.1 差分完好性算法设计概述

北斗地基增强系统地面处理包括差分校正和完好性监测。完好性监测算法主要对导航空间信号以及地面设备本身可能出现的异常情况进行监视，保证导航系统的完好性。其结构如图1所示[4][5]。

IMT（Integrity Monitor Test，即完好性监测试验）包括3部分功能：

（1）差分处理：对GNSS卫星信号进行解码，载波平滑伪距，产生伪距校正信息，广播差分信息报文等，同时为后续完好性监测算法提供数据；

图1 完好性监测处理流程

（2）完好性监测算法：对 GNSS空间信号以及地面设备本身可能出现的异常情况进行监视，保证导航系统的完好性。主要包括以下几项：信号质量监测（Signal Quality Monitoring，SQM）、数据质量监测（Data Quality Monitoring，DQM）、测量质量监测（Measurement Quality Monitoring，MQM）、多接收机一致性校验（Multiple Reference Consistency Check，MRCC）、方差-均值监测（σμ-monitor）、报文监测（Message Field Range Test，MFRT）。

（3）执行监测（Executive Monitoring，EXM）：包含一系列复杂的故障处理逻辑，处理各种完好性监测算法的结果并采取适当的方法（如：隔离）来避免完好性风险。EXM 分为第一及第二阶段，第一阶段即EXM-I排除了所有被QM监测器检测出的flag。通过EXM-I的测量值用来计算差分校正值和B值；第二阶段即EXM-II基于MRCC等产生的flags进行一系列的隔离。

1.2 完好性算法

1.2.1 信号质量监测（SQM）

包括两部分内容：接收机信号功率检测、码-载波分歧检测。

（1）接收机信号功率检测

本模块主要用于检测信号功率水平。当卫星信号功率明显低于设定的水平时，其测距误差会增大并且可能到时完好性风险。信号功率监测是对卫星播发的前一历元和本历元的接收机载噪功率密度比C/N0求平均值，即：

（2）码-载波分歧检测

码-载波分歧监测用于检测电离层风暴以确保对于任何卫星信号，其码和载波的分歧度充分小。本监测算法使用几何移动平均法来估计码-载波分歧度，计算公式如下：

这里，τd=200s 为平均时间常数，Ts=05s ，z为原始码-载波测量值。

1.2.2 数据质量监测（DQM）

数据质量监测（DQM）主要判断接收到的卫星星历是否正常。在DQM中需要首先研究的是通常的新旧星历验证方法，基本思路是根据星历或者历书预测卫星轨道位置并对比预测数据进行星历可用性判断，包括两种情况：

（1）某颗卫星为刚进入视野且正在上升的卫星，对此卫星可采用星历预测卫星轨道位置和用历书预测轨道位置进行对比判断，综合比对采用的门限为7000m；

（2）某颗卫星已经进入视野一段时间，存在验证过的星历（卫星星历每两小时更新一次），对此卫星可采用根据新旧星历进行卫星轨道位置预测比对以判断新星历可用性，综合对比采用的门限为250m。

1.2.3 测量质量监测（MQM）

测量质量监测包括三个内容：接收机锁定时间监测、载波相位加速-斜坡-阶越监测、载波平滑码革新监测。

（1）接收机锁定时间监测

通过计算接收机的锁定时间的数值微分来判断接收机是否连续的相位锁定。如果处于锁定状态，则前后时刻的数值微分为常数。如果某一时刻失锁，则此时数值微分可能较大或者为无穷大，从而判断接收机失锁。但是接收机失锁情况较少而且不会对完好性产生威胁，一般发生在卫星仰角较低的情况，因此可以通过设定阀值来保证接收机的锁定状态。假如发生失锁，则初始化接收机，包括载波相位平滑，而不用对该接收机产生完好性风险标记，从而不影响系统连续性。

（2）载波相位加速-斜坡-阶跃监测

该算法可检测载波相位上存在的脉冲、阶跃、加速度等快变，这些快变会导致伪距校正或载波相位校正的误差，具体算法如下：

计算距k最近的十个连续点的载波相位值：

通过最小二乘法利用计算的十个点的值拟合方程式：

（3）载波平滑码更新监测

用于检测原始伪距测量值中的脉冲和阶跃误差，计算公式如下：

如果连续三个Inno值超过门限值，则产生一个完好性标记，此信道会通过后边的综合执行逻辑排除。如果只有一个Inno超过门限值，则在平滑过程中跳过该时刻的伪距原始值，在载波平滑码中只用载波相位测量值。

1.2.4 执行监控 I（EXM-I）

EXM-I用于处理SQM、DQM，MQM中产生的完好性标记，从而判断是否有信道失效需要隔离。通过EXM-I的测量值可进行下一阶段的运算。

EXM-I需要处理的逻辑分为以下三种基本情况：

（a）单卫星在单个参考接收机上产生标记；

（b）单卫星在多个参考接收机上产生标记；

（c）多卫星在单个参考接收机上产生标记。

发生（a）情况时，直接排除该通道上的测量值；发生情况（b）时，直接把异常卫星排除；发生情况（c）时，则判断这个接收机发生异常，把接收机排除；如果情况（b）和情况（c）同时发生，则将所有受影响的接收机和卫星同时排除。

如果跟踪的卫星不超过四颗，也没有产生星座告警，则需要排除所有的测量方式，重置系统。

图2 EXM-1框图

1.2.5 多接收机一致性校验（MRCC）

多接收机一致性校验（MRCC）用于检测卫星的校正值在多接收机间的一致性，以隔离任何一个可能产生异常的接收机或接收机通道故障：

式中：Sn是对卫星n有效测量的接收机的集合，Mn是集合Sn的成员数。

B值代表假定接收机m失效时伪距误差的估计值。将B值同其阈值比较，如果没有B值超过极限，则不用隔离任何信道；如果存在B值超过阈值，则找出超出阈值最大的Bρ值和最大的Bφ值。如果最大的Bρ值和Bφ值不是在同一个信道，该状态需要送至EXM-I解决。否则，隔离故障通道的观测量，然后利用余下数据重复上述过程。

2 算法的试验验证及可行性分析

2.1 试验环境

本次试验目的在于对北斗完好性相关数据进行全天候连续采集和记录，为北斗地基增强系统完好性相关因素的数学建模和阈值确定积累原始数据，并为北斗地基增强系统完好性测试场景建设、指标测量提供依据，并进一步验证完好性算法在实际应用中的合理性和可行性。本次试验地点为某通用化无人机机场。试验设备清单如表1所示。

表1 试验设备清单

其中，地面设备采集的各个基准接收机观测量和定位结果、差分与完好性处理单元输出的差分信息与完好性监测结果均通过以太网发送给完好性数据采集与记录单元，机载接收机输出的定位信息和保护级完好性计算信息（HPL、VPL等）通过RS-422串口发送给完好性数据采集与记录单元。具体设备连接如图3所示。

2.2 试验方法

对采集到的原始二进制数据采用事后处理方法，先按照数据采集格式定义分别对地面及机载原始数据进行解析，然后对解析后的地面差分完好性数据及机载定位相关数据进一步分析，我们以2018.3.2全天数据为例进行分析，具体步骤如下：

先根据机载接收机输出的定位数据，计算出机载差分定位误差；再结合地面保护级完好性计算数据（HPL、VPL），作出以下仿真图（图中横轴代表测量数据量，单位为“个”；纵轴代表定位误差和完好性保护级，单位为“m”）。

由图4可以看出，GPS和北斗系统的水平定位保护级（HPL）和水平定位误差成正相关关系，垂直定位保护级（VPL）和垂直定位误差成正相关关系，即地面保护级越大，机载差分定位误差越大。

在完好性统计量门限值的生成算法中，我们对完好性门限值做如下估计：根据观测量数据的概率密度分布，采用的技术方案是利用高斯分布去包络住观测量数据的概率密度分布，并结合虚警率要求计算出对应的门限值。

图3 数据采集设备连接图

图4 地面保护级完好性与机载差分定位误差对比图

具体算法设计如下：首先根据局域增强系统的虚警率要求计算对应的分位数；然后按照实际使用需要将卫星仰角区间进行划分，并将采集到的观测量数据按区间进行分组；接下来计算每组数据的均值和标准差，并进行归一化处理；然后利用“膨胀”的高斯分布去包络归一化数据的概率密度分布从而计算出膨胀因子；接下来利用前面得到的分位数、均值、标准差和膨胀因子计算出每个区间的门限值；最后利用各区间的门限值进行拟合得到门限值曲线。该方法相比于以往依靠工程经验或门限值模型的做法，满足了局域增强系统对虚警率的要求；同时，因为是使用系统本身采集的数据来确定门限值，也更加符合系统的实际特性[6]。

为了验证以上所述完好性门限值生成算法应用于机载差分定位的效果，现做以下试验：

（1）先采用在正常完好性统计量门限值设定情况下，统计出机载差分定位的误差精度；

（2）其次将完好性统计量门限值屏蔽掉（即将门限值设定为无限大，不再做完好性数据筛查，不再剔除异常接收机-卫星通道），在此情况下统计出机载差分定位的误差精度；

（3）最后对比以上两种情况，看看完好性门限值生成算法对机载差分定位误差精度的影响[7]。

表2 完好性定位误差试验对比分析表

由图5可以看出，加入完好性算法以后，通过剔除异常通道的地面差分数据，从而较大程度提高了机载差分定位的精度，尤其是对误差较大的跳点起到了屏蔽作用；由表2可以看出，正是由于BDS数据存在较大跳点，导致不加完好性算法的 BDS定位误差较大，故定位误差对比较为明显，而GPS数据相对比较稳定，不存在较大跳点，因此定位误差对比不是特别明显。由表3可以看出，完好性门限值生成算法应用于机载差分定位后，超出定位精度要求的比例很小，且虚警率达到0.53%，漏警率达到0.89%，均低于1%。