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为了保证卫星导航系统能够可靠地服务于航空用户,有必要对其进行完好性监测。在完好性监测方法中,接收机自主完好性监测算法因其无需外部信息、自主性高等受到广泛应用。然而,接收机自主完好性监测算法中仍存在故障检测与识别率低、无数据预处理等问题,因此,本文在深入研究接收机完好性监测算法的基础上,以引入ISC参数来提高RAIM算法故障检测与识别率;将粗差检测方法与MHSS ARAIM结合,以解决MHSS ARAIM无数据预处理问题。本论文的主要研究内容和创新点如下:(1)分析了接收机自主完好性监测(RAIM)算法中最小二乘残差法和奇偶矢量法,并推导验证两种方法是等价的;研究了高级接收机自主完好性监测(ARAIM)算法中相对RAIM(RRAIM)、载波RAIM(CRAIM)和多元分组假设ARAIM(MHSS ARAIM)三种算法,对比分析了各算法中存在的不足。(2)为探讨GPS民用星历中新增ISC参数对RAIM的改善效果,将ISC参数引入RAIM算法中,并采用GPS数据进行了测试和分析,结果表明引入ISC参数改正提高了单位权中误差的精度,降低RAIM算法各阈值,从而改善RAIM性能。(3)针对MHSS ARAIM算法未对原始数据进行预处理的问题,提出了一种基于粗差检测的MHSS ARAIM算法,并采用GPS和BDS观测数据对其进行了粗差检测,测试和分析结果表明:粗差检测方法能有效剔除观测值中20m以上的粗差值,新算法的性能优于MHSS ARAIM算法。(4)采用BDS、GPS和GLONASS观测数据分析了MHSS ARAIM在航行LPV-200精密进近阶段完好性能。测试结果表明:多系统MHSS ARAIM算法性能优于单系统,并能为航空用户提供更优质的导航服务。