基于统计质量控制的测距故障检测方法.pdf

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1、150传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2014年第33卷第4期基于统计质量控制的测距故障检测方法张鑫，崔晓伟，冯振明(清华大学电子工程系，北京100084)摘要：卫星导航接收机在城区环境使用时，多径信号的存在使得码自相关函数发生畸变，从而导致测距结果与真实距离间出现较大偏差。现有的接收机基带多径消除算法复杂度高，实现较为困难。而接收机自主正直性监测(RAIM)算法的故障检测能力有限，难以同时检测多个测距故障。提出使用统计质量控制方法来实现对测距故障的检测，根据质量控制图的输出结果调整测距信息在定位解算中的权重，从而提高定位精

2、度。该方法能够对每颗卫星的码跟踪性能进行单独监测，算法实现的复杂度低。仿真结果表明：使用该方法能够有效指示多径信号导致的测距误差，从而为改善城区环境下的定位精度提供了新思路。关键词：多径；测距误差；故障检测；统计质量控制中图分类号：TN967．1文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)04-0150-04RangingfaultdetectionmethodbasedonstatisticalqualitycontrolZHANGXin，CUIXiao-wei，FENGZhen—ruing(DepartmentofElectronicEngineering，Tsing

3、huaUniversity，Beijing100084，China)Abstract：Whensatellitenavigationreceiverisusedinurbanarea，existenceofmultipathsignalcausedistortionofcodeautocorrelationfunction，resultinginalargebiasbetweenrangingresuhandrealdistance．Thebasebandmuhipathcancellationalgorithmofreeieverishardtoimplementduetoits

4、highcomputationalcomplexity．Whileitisdificultfordetectingabilityofreceiverautonomousintegritymonitoring(RAIM)algorithmislimitedtodetectmultiplefailures：Proposeanewmethodtodetectrangingfaultbasedontheideaofstatisticalqualitycontro1．Accordingtooutputofqualitycontrolchart，adjusttheweightofranging

5、informationinpositioningcalculation，thusincreaseprecisionofpositioning．Thecharacterofcodetrackingforeachsatelliteismonitoredseparately，complexityofalgorithmimplementationislow．Thesimulationresultsdemonstratethatthemethodcaneffectivelyindicaterangingerrorbymuhipathsignal，whichprovidesanewideato

6、improvelocationprecisioninurbanenvironment．Keywords：multipath；rangingerror；faultdetection；statisticalqualitycontrol0引言证。另一种是接收机自主正直性监测(RAIM)算法，通过在城区环境，来自某些方位的卫星信号与建筑物反射对定位解算后的残差进行一致性检测来排除故障观测信号进行叠加而形成多径信号。接收机在跟踪多径信号时量。但RAIM算法只利用了伪距残差信息，而没有使用码相关函数会发生畸变，导致测距出现误差，利用含有测距在接收机对导航信号进行跟踪时获得的信息，这使得该算误差

7、的观测量进行定位会导致定位结果发生偏移。法在多个测距故障同时发生时无法进行有效检测且检测性现有的削弱多径信号对定位结果影响的方法可划分如能对可见卫星的星座分布十分敏感J。下：其一是使用高精度抗多径天线，抑制多径信号的接事实上，随着多个卫星导航系统的建设与完善，可见卫收，这种方法从源头上扼制了多径信号接收，但使得接星数目显著增加。在这种情况下，接收机可以直接剔除含收机体积增大，成本增高。其二是在接收机基带跟踪中添有测距误差的观测量，而不会引起定位精度因子(DOP)的加多