gnss接收机自主完好性监测技术研究

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1、中图分类号：V355论文编号：102870316-S183学科分类号：082303硕士学位论文GNSS接收机自主完好性监测技术研究研究生姓名陈雪学科、专业导航、制导与控制研究方向卫星导航及完好性监测指导教师范胜林副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonGNSSReceiverAutonom

2、ousIntegrityMonitoringTechnologyAThesisinNavigationGuidanceandControlbyChenXueAdvisedbyAssociateProf.FanShenglinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMay,2016承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢

3、的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要近年来，随着全球卫星导航系统在世界范围各个不同领域的应用和发展，使得卫星定位导航技术的研究有了长足的进步，已经可以满足绝大部分用户的精度需求。但对于一些涉及生命安

4、全的公共运输行业，特别是民用航空领域，卫星导航系统的完好性有着比精度更加重要的意义和研究价值。因此，本文针对用户在不同条件下对完好性的要求，对接收机自主完好性监测技术展开研究，主要研究内容如下：论文首先介绍了接收机自主完好性监测的研究背景和国内外发展现状，然后在观测模型的基础上推导和实现了基于最小二乘残差的RAIM算法和奇偶矢量RAIM算法，并对这两种算法的等效性进行了证明。其次，针对高精度用户需求，研究了基于奇偶矢量法的微小缓变故障检测问题，提出通过构造多历元累加统计检验量，结合残差信息与时域信息，对

5、微小缓变故障进行检测，显著提高了检测效果，并将其与传统RAIM结合，使其克服对突变故障的不敏感性；接着研究了针对双星故障的RAIM算法，通过故障特征平面将两个故障矢量与奇偶矢量建立联系，对双星故障的识别性能有很大的改善。然后，论文研究了BDS/GPS/GLONASS组合导航系统需要解决的问题，并在此基础上，对可以兼容单故障和多故障的随机搜索RAIM算法进行了深入的研究，使用随机选星和门限优化的方法进行改进，在不严重影响计算量的条件下有效地提高了算法的对单多星故障的识别性能。最后，通过分析传统RAIM可用

6、性算法的保守性原因，采用基于MHSS的可用性算法，直接计算满足风险要求的保护限值，采用动态分配完好性风险和连续性风险的方法来提高RAIM的可用性，并进一步推导了实时和分时的动态分配优化算法，仿真实验表明该改进算法的可用性明显提高。关键词：GNSS，RAIM，微小故障检测，双星故障，多故障识别，可用性IGNSS接收机自主完好性监测技术研究ABSTRACTRecentyears,alongwiththeapplicationanddevelopmentoftheGNSSsysteminvariousfiel

7、dsallovertheworld,thetechnologyofGNSSnavigationandpositionhasmadebigsuccess.TheGNSSsystemhassatisfiedtherequiredprecisionofthemajorityoftheusers.However,forsomeofthelifesafetyinvolvedpublictransportationindustry,especiallythecivilaviationindustry,theinte

8、grityofthesystemisofmuchmoreimportanceandresearchsignificancethanaccuracyonly.Therefore,takingintotheintegrityrequirementoftheusersunderdifferentconditions,thisworkinvestigatsthereceiverautonomousintegritymonitoringtechnol