接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)（RAIM）是保證航空導(dǎo)航用戶完好性的一種重要方法。本文主要致力于新型RAIM算法的研究及其應(yīng)用。針對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的多星故障問(wèn)題,設(shè)計(jì)和提出衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別的Bayes方法和基于獨(dú)立分量分析的衛(wèi)星多故障處理方法；設(shè)計(jì)多星座下的增強(qiáng)型RAIM （ARAIM）算法,并對(duì)其在全球LPV-200中的可用性進(jìn)行分析;針對(duì)特殊用戶的需求,研究基于鐘差輔助的單星座ARAIM算法,并對(duì)其在LPV-250中的可用性進(jìn)行分析；設(shè)計(jì)和提出基于向量自回歸（VAR）模型的載波RAIM （CRAIM）算法,并對(duì)其在艦載相對(duì)定位（SRGPS）中的應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.提出兩種衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法。一是結(jié)合時(shí)間序列獨(dú)立分量分析異常值探測(cè)理論,提出一種新的衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法；利用5個(gè)iGMAS北斗監(jiān)測(cè)站的民用觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)新算法進(jìn)行驗(yàn)證。二是運(yùn)用Bayes統(tǒng)計(jì)理論和方法,提出一種探測(cè)和識(shí)別衛(wèi)星多故障的RAIM算法；該算法從Bayes假設(shè)檢驗(yàn)的角度給出基于識(shí)別變量后驗(yàn)概率的故障判別規(guī)則；利用STK空間仿真軟件模擬GPS和BDS雙星座下的觀測(cè)值,設(shè)計(jì)不同的試驗(yàn)方案檢... 

【文章來(lái)源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：157 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 RAIM涉及的基本概念
        1.2.1 故障處理算法中涉及的基本定
        1.2.2 RAIM完好性判定中涉及的基本概念
        1.2.3 故障處理算法和用戶保護(hù)水平計(jì)算之間的關(guān)系
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 衛(wèi)星故障處理算法的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 RAIM的完好性判定方法
        1.3.3 ARAIM的研究現(xiàn)狀
        1.3.4 CRAIM算法的研究現(xiàn)狀
        1.3.5 SRGPS用戶端完好性監(jiān)測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.3.6 RAIM算法的發(fā)展趨勢(shì)和關(guān)注的問(wèn)題
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第二章 新型RAIM算法的回顧和評(píng)述
    2.1 引言
    2.2 衛(wèi)星多故障處理算法的回顧和評(píng)述
        2.2.1 基于粗差探測(cè)和剔除理論的多故障處理算法
        2.2.2 RANCO故障探測(cè)和識(shí)別算法
    2.3 ARAIM算法的回顧和評(píng)述
        2.3.1 MHSS ARAIM算法原理
        2.3.2 基于多元假設(shè)檢驗(yàn)的ARAIM算法
        2.3.3 擴(kuò)展ARAIM算法
    2.4 CRAIM算法的回顧和評(píng)述
        2.4.1 CRAIM算法一
        2.4.2 CRAIM算法二
    2.5 本章小結(jié)
第三章 衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法
    3.1 引言
    3.2 基于獨(dú)立分量分析的衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法
        3.2.1 獨(dú)立分量分析簡(jiǎn)介
        3.2.2 基于ICA的多變量時(shí)間序列異常值探測(cè)方法
        3.2.3 異常擾動(dòng)大小的估值方法
        3.2.4 基于ICA的衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法
        3.2.5 試驗(yàn)與分析
    3.3 衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別的Bayes方法
        3.3.1 基于識(shí)別變量的衛(wèi)星多故障探測(cè)和識(shí)別算法
        3.3.2 基于Gibbs抽樣的后驗(yàn)概率值的計(jì)算
        3.3.3 Bayes RAIM的實(shí)施流程
        3.3.4 試驗(yàn)與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 多星座ARAIM算法研究及其可用性分析
    4.1 引言
    4.2 基于時(shí)間序列在線預(yù)報(bào)的多故障探測(cè)和識(shí)別算法
        4.2.1 實(shí)施ARAIM算法的基本參數(shù)
        4.2.2 多故障探測(cè)的時(shí)間序列模型及其預(yù)報(bào)方法
        4.2.3 基于時(shí)間序列在線預(yù)報(bào)的多故障探測(cè)和識(shí)別的原理與實(shí)施流程
        4.2.4 故障探測(cè)和識(shí)別算法的性能分析
    4.3 用戶保護(hù)水平的計(jì)算方法
        4.3.1 完好性風(fēng)險(xiǎn)配置
        4.3.2 垂直用戶保護(hù)水平的計(jì)算
        4.3.3 水平用戶保護(hù)水平的計(jì)算
    4.4 ARAIM算法的整體實(shí)施流程
    4.5 試驗(yàn)與分析
        4.5.1 故障探測(cè)和識(shí)別效果的驗(yàn)證
        4.5.2 不同條件下故障探測(cè)和識(shí)別誤判率的統(tǒng)計(jì)
        4.5.3 用戶保護(hù)水平的計(jì)算和可用性分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 單星座ARAIM算法研究及其在LPV-250中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 基于鐘差輔助模型的單星座導(dǎo)航算法
        5.2.1 基于AR模型的鐘差預(yù)報(bào)
        5.2.2 基于鐘差輔助模型的觀測(cè)方程
    5.3 單星座ARAIM算法設(shè)計(jì)
        5.3.1 基于識(shí)別變量的多故障探測(cè)和識(shí)別
        5.3.2 垂直用戶保護(hù)水平的計(jì)算
    5.4 試驗(yàn)與分析
        5.4.1 算例一
        5.4.2 算例二
    5.5 本章小結(jié)
第六章 CRAIM算法研究及其在SRGPS完好性監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
    6.1 引言
    6.2 基于向量自回歸模型的CRAIM算法
        6.2.1 基于載波的導(dǎo)航定位方程
        6.2.2 基于向量自回歸模型的多故障探測(cè)和識(shí)別的原理
        6.2.3 故障探測(cè)和識(shí)別算法的性能分析
        6.2.4 用戶保護(hù)水平的計(jì)算
        6.2.5 CRAIM的整體實(shí)施流程
        6.2.6 試驗(yàn)與分析
    6.3 在SRGPS完好性監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
        6.3.1 載波差分相對(duì)定位算法
        6.3.2 SRGPS完好性監(jiān)測(cè)流程設(shè)計(jì)
        6.3.3 SRGPS模擬平臺(tái)的搭建
        6.3.4 試驗(yàn)與分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    7.2 對(duì)進(jìn)一步研究的展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：2908702