一种双星故障条件下RAIM可用性评估的改进方法

马下平 余科根 贺小星 严 丽 赵立都

1 西安科技大学测绘科学与技术学院，西安市雁塔路58号，710054 2 中国矿业大学环境与测绘学院，江苏省徐州市大学路1号，221116 3 江西理工大学土木与测绘工程学院，江西省赣州市红旗大道86号，341000 4 江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心，南昌市广兰大道418号，330013 5 重庆交通大学土木工程学院，重庆市学府大道66号，400074

BDS是我国自主建设、独立运行的全球卫星导航系统[1-4]，可为用户提供更多高定位精度和可靠性的导航信息，同时也可为民用航空接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring，RAIM)提供有力支撑。RAIM对卫星进行故障监测会受到卫星个数和卫星几何分布的影响。当可见卫星数过少或几何分布不理想时，由卫星几何结构引起的定位误差会遮掩卫星故障引起的定位误差，造成完好性监测结果不可信，漏检率增加。因此在进行故障监测之前必须进行可用性判断，以保证不会影响故障监测性能[5]。RAIM可用性计算中涉及到漏检率和误警率参数，王尔申等[6]研究发现，RAIM可用性随漏检率和误警率的降低而降低。

目前，基于单星故障的RAIM可用性评估方法主要有水平保护法(horizontal protection level method，HPLM)、最大水平精度因子法(δHDOPmax)和近似径向误差保护法(approximate radial-error protection method，ARPM)，理论上这3种方法具有等价性[7-8]；考虑到2颗卫星同时发生故障的可能性，倪育德等[9]从1颗卫星故障的可用性出发，推导出2颗卫星故障的可用性；针对多故障卫星的可用性，陈金平等[10]提出基于漏检概率和圆概率误差的可用性分析方法。随着GNSS的发展与应用以及飞机更高阶段精密进近的需求，具备垂直导航能力的高级接收机自主完好性监测(advanced RAIM，ARAIM)被引入。ARAIM旨在全球范围内提供垂直导向-200 ft定标性能(LPV-200)级别的航空导航服务，众多学者对此进行了相关算法改进和定位性能方面研究[11-17]。

现有的双星故障条件下RAIM可用性评估大多沿用已有的矩阵最大特征值方法(matrix maximum eigenvalue method，MMEM)[18]，该方法可解决2个粗差比值的计算，但该值还可采用高等数学中求极值方法得到。为此，本文提出针对RAIM可用性评估的极大值方法(maxima method，MM)，并基于完好性风险参数和IGMAS中8个GNSS站的实测数据对这2种方法的RAIM可用性进行验证，得到最新的中国境内BDS可用性性能。

1 RAIM方法原理

1.1 RAIM观测方程建立

RAIM主要是基于GNSS中的伪距观测量。若在历元t时接收机r与卫星s进行同步观测，并观测m颗卫星，则观测方程可表示为：

y=Hx+ε

(1)

式中，y为m维伪距观测值与近似卫地距的差向量；H为m行4列设计矩阵，表示各卫星对用户的投影向量；x为测站坐标和接收机钟差构成的四维向量，ε为m维观测伪距的误差向量。

给定观测量权阵为P，则式(1)的最小二乘解为：

=x+(HTPH)-1HTPε

(2)

=(I-H(HTPH)-1HTP)ε

(3)

令

(4)

(5)

1.2 检验统计量构建

(6)

(7)

一般取检验统计量(T)为：

(8)

在导航过程中，将实时解算的T值与监测门限(TD)进行比较，TD计算可参考文献[19]。若T

2 RAIM可用性分析方法

在进行RAIM之前，首先根据性能指标对当前可见星的几何分布进行判断，分析是否适合进行完好性监测，即判断RAIM算法是否可用。

2.1 监测统计量与定位误差的关系

RAIM可用性判断时需要构建T与定位误差之间的数学关系。由于RAIM不具备垂直导航能力，因此本文只讨论水平保护级别(horizontal protection level，HPL)。

图1中横轴表示T，纵轴表示水平径向误差(horizontal radial error，HRE)，将这2个变量取比值后得到图中斜线斜率(SLOPE)，即

(9)

图1 T与HPL之间的关系Fig.1 The relationship between T and HRE

从图1可以看出，T与HRE呈线性关系，沿此倾斜线，当伪距观测量中存在偏差时，T与HRE线性增加。偏差较小时，HRE小于HPL且T小于TD，系统处于正常状态(图1左下角)，PMD较低；偏差较大时，HRE大于HPL且T大于TD，系统能正确监测偏差(图1右上角)，PMD也较低；当偏差处于两者之间时，PMD可能达到最大(图1左上角)。对应相同T值时，SLOPE越大，卫星发生故障时MD概率越高。对应卫星的SLOPEs为：

(10)

在m个观测量中，HPL可表示为：

HPL=max(SLOPEs)·T=SLOPEmax·T

(11)

RAIM可用性分析就是利用SLOPEs在各历元的最大值SLOPEmax进行判定，依据SLOPEmax求出HPL，并与水平告警限值(horizontal alarm limit，HAL)进行比较，如果HPL

2.2 双星故障时MM求解HPL

在忽略观测伪距随机误差的情况下，当观测误差ε在第i个和第j个观测值中存在粗差bi和bj时，则有：

(12)

根据式(5)可以得到定位解的误差向量为：

(13)

则有：

(14)

将式(12)代入式(5)可得：

(15)

(16)

以往对k值主要采用矩阵最大特征值方法(MMEM)[9,18,20]进行求解，但其也可采用高等数学中求极值的方法获取，具体如下：

为求式(16)的极大值，两边取对数，并对式中k求偏导，可得一元二次方程式：

ak2+bk+c=0

(17)

设k1和k2分别为式(17)两根，将k1、k2分别代入式(16)，则当前历元的(SLOPEij)max可表示为：

(SLOPEij)max=

max((SLOPEij)k1,(SLOPEij)k2)

(18)

即可得到双星故障时的HPL为[19]：

(19)

2.3 双星故障时MMEM求解HPL

目前求解HPL主要采用MMEM方法，该方法主要是构建关于粗差向量b的二次型矩阵，根据矩阵的最大值为矩阵最大特征值这一定律求解HPL，具体计算过程可参考文献[18]。

3 数据处理

3.1 实验数据和处理策略

实验数据采用国际GNSS监测评估系统(international GNSS monitoring and assessment system，IGMAS)提供的中国境内BJF1、CHU1、GUA1、KUN1、LHA1、SHA1、WUH1、XIA1共8个连续跟踪站2020-09-06的观测数据和星历文件。通过自编程序统计这些测站在截止高度角5°以上的BDS卫星可见性、DOP值和基于2种方法的双星故障HPL值，比较并分析中国境内BDS可用性和2种双星故障RAIM可用性的差异。具体数据情况及处理策略为：1)BJF1和CHU1站观测时段为00:00:00～09:59:30；GUA1、KUN1、LHA1、SHA1站观测时段为00:00:00～15:59:30；WUH1和XIA1站观测时段为00:00:00～16:59:30；2)考虑到每个测站不完全包含双频或三频观测值，因此采用BDS B1I频率的单频观测值；3)全球星历文件中每隔1 h给出用于计算每个历元的BDS卫星轨道参数、卫星钟差参数和卫星状态信息，其1 d的全球星历文件可从MGEX网站下载；4)电离层延迟采用Klobuchar模型进行改正，对流层延迟采用Saastamoinen模型进行改正；5)式(2)中P采用已知的高度角定权法[21]，定权时考虑3种异构卫星之间的差异，将GEO和IGSO+MEO卫星的权比关系设置为1∶5[22]。

3.2 卫星可见数和DOP值

利用8个IGMAS站的BDS观测数据和全球星历文件，计算出每个测站每个历元对应卫星的高度角，并统计可见卫星数、平均卫星数、GDOP值及其平均值。结果表明：1)中国境内8个IGMAS站的BDS可见卫星数最小值为17颗，完全能够满足RAIM可用性评估；2)GDOP最小值、平均值和最大值的均值分别为1.117、1.437、2.186，说明BDS卫星在中国境内空间分布情况很好。

3.3 2种方法计算双星故障时HPL比较

目前BDS在中国区域的定位精度为5m左右[4]。保守起见，将σ0设置为8 m，PMD设置为10-3，PFA设置为10-5[19]。利用2种方法分别计算BDS双星故障时HPL值，图2～5分别为8个IGMAS站的HPL坐标时间序列，表1(单位m)

图2 双星故障条件下BJF1和CHU1站HPL时间序列Fig.2 HPL time series of BJF1 and CHU1 stations under double-satellite faults conditions

图3 双星故障条件下GUA1和KUN1站HPL时间序列Fig.3 HPL time series of GUA1 and KUN1 stations under double-satellite faults conditions

图4 双星故障条件下LHA1和SHA1站 HPL时间序列Fig.4 HPL time series of LHA1 and SHA1 stations under double-satellite faults conditions

图5 双星故障条件下WUH1和XIA1站HPL时间序列Fig.5 HPL time series of WUH1 and XIA1 stations under double-satellite faults conditions

表1 2种方法计算的HPL值统计

为8个IGMAS站的HPL最小值、最大值和平均值。通过分析可知：

1)从整体上看，MMEM计算的HPL小于MM计算的HPL，表明MMEM得到的RAIM可用性高。利用MM求解的8个IGMAS站的HPL最小值、平均值、最大值的均值分别为124.921 m、233.141m、3 020.005 m；MMEM求解的HPL最小值、平均值和最大值的均值分别为219.093 m、515.110 m、1 302.518 m。

2)2种方法得到的HPL时间序列中，大部分历元的HPL值一致性很好，HPL平均值的差值约为281.969 m，主要原因可能为这2种方法的计算公式中所用参数个数和精度存在差异。

3)在中国区域，双星故障条件下HPL值的空间分布存在差异，表明RAIM可用性与地理位置相关。

3.4 计算时间比较

表2(单位s)为2种方法的计算时间，从表中可以看出，MM和MMEM的平均计算时间分别为11.733 s和21.387 s，MM比MMEM计算时间短。

3.5 2种方法双星故障时可用性统计

飞机在飞行阶段包含非精密进近(non-precision approach，NPA)、终端、本土航路和远洋航路4个飞行阶段[23]，4个阶段的HAL值分别为555.6 m、1 852 m、5 556 m和7 408 m。基于2种方法得到双星故障条件下HPL值，根据每个测站计算出观测历元中各阶段的可用性百分比，再计算8个测站的可用性比值均值，得到每个阶段的可用性结果(表3)。从表中可以看出：1)MM计算的可用性在航路和远洋阶段达到100%，而MMEM计算的RAIM可用性除在NPA阶段外，其他阶段的可用性均达到100%；2)结合所计算的HPL值，虽然MMEM在NPA阶段的可用性不及MM，但整体上MMEM可用性优于MM。

表2 2种方法的计算时间比较

表3 单星和双星故障条件下RAIM可用性统计

4 结 语

本文从双星存在故障的前提条件出发，在总结已有的最大特征值计算RAIM可用性方法的基础上，提出RAIM可用性评估的极大值方法，并以2020-09-06中国区域8个IGMAS连续跟踪站的BDS观测数据为例，比较和分析中国境内HPL变化及RAIM可用性情况，得到以下结论：

1)中国境内可见卫星数和GDOP完全能够满足可用性计算需求，中国境内BDS目前至少可观测到17颗可见卫星，GDOP值最大为2.186，可为RAIM可用性计算和故障监测提供丰富的数据源。

2)虽然MM计算的RAIM可用性在NPA阶段高于MMEM，且耗时较少，但总体来说，MMEM计算HPL的时间序列小于MM，即对应的RAIM可用性更高。

3)2种方法计算的HPL存在差异，主要原因可能为各方法所用参数个数及本身精度存在差异，且RAIM可用性计算中涉及到完好性风险参数，不同的参数初值会对RAIM可用性评估产生不同影响，因此参数取值应引起重视。