【摘 要】
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随着卫星导航的快速发展,对卫星导航系统完好性性能要求也随之提高。为实现信号层面的接收机自主完好性监测,而不仅局限于伪距冗余观测量来实现,本文就接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)技术展开深入研究。其具体研究内容如下:(1)分析了卫星导航信号的结构组成以及捕获跟踪原理,在信号捕获跟踪过程中获取相关参数;并详细描述故障检测与
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随着卫星导航的快速发展,对卫星导航系统完好性性能要求也随之提高。为实现信号层面的接收机自主完好性监测,而不仅局限于伪距冗余观测量来实现,本文就接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)技术展开深入研究。其具体研究内容如下:(1)分析了卫星导航信号的结构组成以及捕获跟踪原理,在信号捕获跟踪过程中获取相关参数;并详细描述故障检测与识别算法的原理和运算过程。研究了一种常见的RAIM算法,并通过实验仿真,得出其故障检测结果。(2)针对现有RAIM算法都是基于伪距冗余实现,而未考虑卫星导航信号自身对该算法带来影响的问题,提出了一种基于卫星导航信号的RAIM算法。通过将卫星导航信号在捕获跟踪过程中获取的参量引入该算法,研究构造新的协方差矩阵和检验统计量,并实现故障检测。实验证明,该方法能够提高故障检测灵敏度。(3)在内容(2)研究算法基础上,提出一种改进的基于卫星导航信号的RAIM算法。通过引入基于加权最小二乘残差的RAIM算法,将两种算法噪声功率值相结合,研究建立一种使两者噪声功率均值相等的准则以构建新的协方差矩阵,进而得到新的检验统计量,并实现故障检测。实验表明,与基于加权最小二乘残差的RAIM算法和基于卫星导航信号的RAIM算法相比,故障检测的灵敏度得到提高。(4)内容(2)和(3)是利用卫星信号实现故障检测,卫星的选取也成为保障完好性监测性能的重要条件。因此,针对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)选星算法的选星结果不稳定问题,研究PSO选星算法关键参数包括惯性权重因子、加速系数、种群大小等对PSO选星算法性能的影响,提出自适应惯性权重和模拟退火算法改进PSO选星过程,得出自适应模拟退火粒子群优化(Adaptive Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,ASAPSO)选星算法。实验证明,该算法性能优于PSO选星算法,从而保证了完好性监测性能。
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