一种可同时检测识别多种故障的接收机自主完好性检测方法与流程

本发明实施例涉及卫星导航领域，尤其涉及一种可同时检测和识别缓变故障和突变故障的完好性监测方法和装置。

背景技术：

接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)是卫星导航接收机中的一项重要技术，是保证卫星导航系统的解算结果正确可用的前提。RAIM必须具有故障检测和故障识别两项功能，要能够检测到卫星故障，并且在检测到故障后，进行故障识别，找出故障卫星将其从导航定位解中排除。由于RAIM技术对卫星导航系统的重要作用，RAIM故障检测和识别方法是近年来的研究热点。

随着卫星导航系统的广泛应用，传统的只考虑单一卫星发生较大的突变故障的假设对一些特殊场合已不再适用，卫星发生微小缓变故障或多颗卫星同时故障的概率将不可被忽略，现目前，已有多解分离法、双故障排除法和伪距一致性比较法可用于多星故障，也有累积历元的奇偶矢量法可用于微小缓变故障。

多解分离法通过计算卫星的全集和子集的保护水平，选择产生最小的保护水平的卫星组合来进行导航计算；双故障排除法通过遍历剔除两颗卫星后的卫星组合的监测统计量与门限进行对比识别故障卫星，仅针对双星故障；伪距一致性比较法通过计算全部四颗卫星的子集与门限值进行比较来判断故障卫星；累积历元的奇偶矢量法通过构造多历元的奇偶矢量累积检测量，放大非中心化参数倍数，以检测微小缓变故障，但无法检测突变故障。

针对高精度用户对同时排除微小缓变故障、突变故障以及多星故障的需求，需要采用一种可同时检测和识别这几种故障的RAIM方法，从而能够保证不管卫星发生何种故障都可以保证卫星导航系统的定位导航的可用性和可靠性。

技术实现要素：

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种针对高精度用户对卫星导航系统的可用性和可靠性的需求，提供一种可检测和识别微小缓变、突变和多星故障的RAIM新方法。本发明方法简单，检测识别率高，不仅可以检测识别突变故障和多故障，对微小缓变故障也有很高的检测识别率。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种可同时检测识别多种故障的接收机自主完好性检测方法，包括以下步骤：

步骤1，根据卫星导航电文获取卫星瞬时位置坐标，在结合用户观测文件数据计算每个可见卫星的仰角。

步骤2，根据步骤1得到的可见卫星的仰角以及导航系统的钟差转换因子和卫星遮蔽角确定观测矩阵。

步骤3，对观测矩阵进行奇偶分解，得到与故障矢量相关的奇偶矢量，并与前几个时刻的奇偶矢量累加得到多历元累加奇偶矢量。

步骤4，先根据卫星几何布局对RAIM的可用性进行计算，若RAIM算法可用，则根据残差变化率的大小对奇偶矢量和多历元累加奇偶矢量进行加权计算，得到加权后的新检验统计量，并与误警率相关的门限值进行对比，得出故障检测的结果。

步骤5，若检测到故障，根据可见卫星数对可能的故障个数进行假设，得到可能的故障模式，采用极大似然准则方法在每个故障模式中进行故障识别并排除故障卫星。

步骤6，利用剩下的健康卫星进行定位导航。

所述步骤1中计算每个可见卫星的仰角的方法：首先根据卫星导航电文计算卫星轨道运行参数，根据轨道参数计算卫星的瞬时位置坐标，结合用户观测文件数据计算用户的近似位置，则由用户位置和卫星位置可计算每个可见卫星的仰角和方位角。

所述步骤2中确定观测矩阵的方法：根据所给定的卫星遮蔽角，排除仰角低于遮蔽角的卫星，并根据导航电文中的各系统的时间转换因子和接收机伪距测量值，计算出只包含一个接收机钟差项的观测矩阵。

所述步骤3中求得奇偶矢量和多历元累加奇偶矢量的方法包括以下步骤；

步骤31，对观测矩阵G进行奇偶分解；

QR＝G

G表示观测矩阵，Q表示观测矩阵分解后的正交矩阵，R表示分解的上三角矩阵。

步骤32，分解后的正交矩阵Q取其后(n-4-m)行且令其为Q_p；

Q_p＝Q(n-4-m:n,:)

n表示G矩阵行数，m表示组合导航系统个数，双系统为一，三系统为二。

步骤33，考虑伪距观测误差ε，则奇偶矢量p；

p＝Q_pε

步骤34，多历元累加奇偶矢量：

其中，N为正交矩阵Q不发生变化时的累加历元个数。

正交矩阵Q不发生变化时的累加历元个数最大不超过10。

所述步骤4中得出故障检测的结果的方法，包括以下步骤：

步骤41，RAIM的可用性可由平面精度衰减因子的变化量δHDOP_i、非中心化参数λ和等效测距误差决定；

HPL表示水平保护水平，δHDOP_i表示平面精度衰减因子的变化量，λ表示非中心化参数，σ₀表示等效测距误差。

步骤42，若HPL<HAL，则表示RAIM可用，可继续进行下面的步骤，否则RAIM不可用；HAL表示水平保护限值，HPL表示水平保护水平。

步骤43，根据奇偶矢量p和多历元累加奇偶矢量P分别得到奇偶矢量的检验统计量σ_p和累积奇偶矢量的检验统计量σ_N；

奇偶矢量的检验统计量σ_p；

σ_p＝p^Tp

累积奇偶矢量的检验统计量σ_N；

σ_N＝P^TP

步骤43，奇偶矢量的检验统计量σ_p和累积奇偶矢量的检验统计量σ_N均为相同的检测门限T，其由误警率P_fa确定：

σ₀表示等效测距误差，n表示可见卫星数；

且奇偶矢量的检验统计量σ_p和累积奇偶矢量的检验统计量σ_N的加权因子之和为1，其检验统计量σ可表示为式(11)：

σ＝λ₁σ_p+λ₂σ_N

步骤44，加权因子λ₁和λ₂由残差变化率的大小决定，残差变化率根据奇偶矢量的检验统计量σ_p和累积奇偶矢量的检验统计量σ_N的变化大小确定

σ_p表示奇偶矢量的检验统计量，σ_N表示累积奇偶矢量的检验统计量。

所述步骤5中进行故障识别并排除故障卫星的方法，包括以下步骤：

步骤51，若检验统计量σ超过门限值T，则说明存在故障卫星，可用奇偶矢量的故障识别检验统计量r_i和累积奇偶矢量的故障识别检验统计量R_i与识别门限T_r对比来识别故障；

步骤52，排除r_i>T_r或R_i>T_r的第i颗卫星后，若系统检测无故障，则进行步骤六，否则，继续进行多故障的识别。

步骤53，根据可见卫星数n对可能的故障个数n_fault进行假设；

n_fault＝round((n-8)/8)

n_fault表示故障个数，n表示可见卫星数。

步骤54，由故障个数n_fault可得出双星故障及以上的故障假设模式，共有K个故障模式；

步骤55，每个故障模式即为去除某两颗星后的可见卫星组合，计算第k个故障检测的检验统计量σ_k进行计算，采用极大似然准则方法在每个故障模式中进行故障识别，并将识别出的故障卫星排除；若检测出无故障，即：

σ_k<T_k时，获取检测出无故障的故障模式k即为隔离了故障卫星的故障模式。

所述步骤6中利用剩下的健康卫星进行定位导航大方法：使用排除故障卫星后的健康卫星集合，采用最小二乘迭代迭代的方法实现用户的三维位置坐标及钟差的求解。

有益效果：本发明提供的一种可同时检测识别多种故障的接收机自主完好性检测方法，其优点在于以下几个方面：

1.通过多历元累积奇偶矢量构造了检验统计量，可对微小缓变进行检测。

2.构造了单历元和多历元累积的检验统计量的加权检验统计量，克服了多历元时对突变故障不敏感的缺点，可以同时对缓变和突变故障进行检测。

3.在故障识别时，克服了极大似然方法无法识别多故障的缺点，采用了故障模式假设的方法，提高了对多故障的识别率

附图说明

图1是本发明用于卫星导航系统的RAIM方法流程图；

图2是突变故障检测过程；

图3是微小缓变故障检测过程；

图4是双故障的故障识别率。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

本发明提供一种用于卫星导航系统的接收机自主完好性监测方法，是一种可检测和识别微小缓变、突变和多星故障的RAIM新方法，所属方法流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤一：获取卫星瞬时位置坐标。

在某一观测历元，根据卫星导航电文计算卫星轨道运行参数，根据轨道参数计算卫星的瞬时位置坐标，结合用户观测文件数据计算用户的近似位置，则由用户位置和卫星位置可计算每个可见卫星的仰角和方位角。

步骤二：获取观测矩阵。

给定的卫星遮蔽角为10°，排除仰角低于10°的卫星，根据导航电文中的各系统的时间转换因子和接收机伪距测量值，计算出只包含一个接收机钟差项的观测矩阵G。

步骤三：对观测矩阵进行奇偶分解，求得奇偶矢量和多历元累加奇偶矢量。

对观测矩阵G进行奇偶分解：

QR＝G (3)

G表示观测矩阵，Q表示观测矩阵分解后的正交矩阵，R表示分解的上三角矩阵。

分解后的正交矩阵Q取其后(n-4-m)行令为Q_p：

Q_p＝Q(n-4-m:n,:) (4)

n表示G矩阵的行数，m表示组合导航系统个数，双系统为一，三系统为二。

考虑伪距观测误差ε，则奇偶矢量p：

p＝Q_pε (5)

多历元累加奇偶矢量：

其中N为Q不发生变化时的累加历元个数，最大不超过10。

步骤四：若RAIM可用，根据残差变化率的大小对检验统计量进行加权，得到加权累加奇偶矢量并对微小缓变故障和突变故障进行故障检测。

当前历元的HPL可由平面精度衰减因子的变化量δHDOP_i、非中心化参数λ和等效测距误差决定。

而RAIM的可用性可由水平保护水平HPL与水平保护限值HAL比较得到。

若HPL<HAL，则表示RAIM可用，可继续进行下面的步骤，否则RAIM不可用。

奇偶矢量的检验统计量σ_p：

σ_p＝p^Tp (8)

累积奇偶矢量的检验统计量σ_N：

σ_N＝P^TP (9)

二者的检测门限T相同，均由误警率P_fa确定：

σ₀表示等效测距误差，n表示可见卫星数。

那么，其加权因子之和为1，其检验统计量σ可表示为式(11)：

σ＝λ₁σ_p+λ₂σ_N (11)

加权因子λ₁和λ₂由残差变化率的大小决定，残差变化率根据奇偶矢量与累加奇偶矢量的检验统计量的变化大小确定。

步骤五：若检测到故障，根据可见卫星数对可能的故障个数进行假设，得到可能的故障模式，进行故障识别并排除故障卫星。

1)，若检验统计量σ大于门限T，表示系统中存在故障卫星，可用奇偶矢量的故障识别检验统计量r_i和累积奇偶矢量的故障识别检验统计量R_i与识别门限T_r对比来识别故障。

2)，排除r_i>T_r的第i颗卫星后，若系统检测无故障，则进行步骤六，否则，继续进行多故障的识别。

3)，根据可见卫星数n对可能的故障个数nf_ault进行假设：

n_fault＝round((n-8)/8) (15)

4)，由n_fault可得出双星故障及以上的故障假设模式，共有K个故障模式：

5)，每个故障模式即为去除某两颗星后的可见卫星组合，在每个故障模式中对第k个故障检测的检验统计量σ_k进行计算，采用极大似然准则方法在每个故障模式中进行故障识别，并将识别出的故障卫星排除；若检测出无故障，即：

σ_k<T_k时，获取检测出无故障的故障模式k即为隔离了故障卫星的故障模式。

步骤六：利用剩下的健康卫星进行定位导航。

经过故障检测与排除后，可以用最小二乘迭代如式(17)，进行用户三维位置和钟差的解算。

为了验证发明所提出的RAIM方法的正确性和有效性，采用该方法进行matlab仿真验证。图2为算法在人为的给任意一颗卫星伪距加入10m的突变故障时的检测效果，图3为人为的给任意一颗卫星伪距加入4m的微小缓变故障时的检测效果，图4为双故障时的故障识别率。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。