卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障检测方法

摘要

本发明提供一种卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障检测方法，该故障检测方法，通过对预设时间段内各采集时刻的码伪距校正值进行统计处理获取发生故障的序贯概率值，进而通过将序贯概率值与预设失控阈值进行比较获取偏移量统计值，然后，将偏移量统计值与预设判定距阈值进行比较，以生成伪距加速度故障信号，该种检测方法是通过对获取数据的客观处理进行检测故障，与现有的基于差分检测算法的检测方法相比，无需凭经验选取相应的参数，因此，可提高对伪距加速度故障的检测性能。

说明书

技术领域

本发明涉及卫星导航系统结构技术，尤其涉及一种卫星导航区域增强系 统中伪距加速度故障检测方法。

背景技术

随着社会经济和航空事业的迅猛发展，世界各地的机场分布密度增大， 如我国珠三角地区，在半径不超过200公里的范围内分布着五个机场：珠海 机场、深圳机场、广州机场、香港机场和澳门机场，这就要求有尽可能高等 级的导航定位服务，以保证各个机场安全高效的运行。为此，北京航空航天 大学的学者提出了一种卫星导航区域增强系统（Regional Augmentation  System，简称RAS），该系统在区域内布置多个监测站，利用相邻、部分或 全部监测站的信息以及广域增强系统（Wide Area Augmentation System，简称 WAAS）播发的校正信息提高对整个区域内飞机的导航性能,以满足飞机精密 进近阶段和着陆阶段的需求。

在RAS工作过程中，由于卫星钟差、电离层与对流层迟延和地球自转等 因素的影响，使RAS获取的导航数据存在误差，如果误差超过系统所容许的 误差即认为发生故障，其中，伪距加速度故障是地面测距源故障中一种重要 故障。

伪距加速度故障为慢增长故障（Slowly Growing Error，SGE），所谓慢增 长故障指随时间的增长而逐渐增大，这类故障在开始时不会对系统定位产生 较大的影响，因此很难在早期检测到，而当这类故障累积到一定程度时，有 可能与新的故障构成难以检测的多故障情况，导致整个RAS系统的完好性和 连续性损失。因此，对这种类型故障进行早期检测非常重要。

目前，对于伪距加速度故障的检测方法主要是基于差分检测算法的检测 方法，但是差分检测算法中的检测统计量为基于最小二乘定位方法求得的误 差平方和的平方根在前后两个时刻的差值，该前后两个时刻的差值的选取是 凭经验获取没有精确的计算方法，因此导致通过该方法对伪距加速度故障的 检测性能不稳定。

发明内容

本发明提供了一种卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障检测方法， 以提高对伪距加速度故障的检测性能。

该故障检测方法，包括：

计算预设时间段内各采集时刻地面监测站码伪距测量值和卫星与地面监 测站的实际距离值之差以获取所述预设时间段内由各所述采集时刻的码伪距 校正值组成的数据序列；

以所述预设时间段内的一选定时间点为分割点将所述数据序列分为第一 数据序列和第二数据序列；

对所述第一数据序列和第二数据序列进行统计处理，获取所述第一数据 序列和第二数据序列的均值和标准差；

根据所述第一数据序列和第二数据序列的均值和标准差获取发生故障的 序贯概率；

将所述发生故障的序贯概率与预设失控阈值进行比较，获取偏移量统计 值；

当判断获知所述偏移量统计值大于预设判定距阈值时，生成伪距加速度 故障信号。

本发明实施例提供的卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障检测方 法，通过对预设时间段内各采集时刻的码伪距校正值进行统计处理获取发生 故障的序贯概率值，进而通过将序贯概率值与预设失控阈值进行比较获取偏 移量统计值，然后，将偏移量统计值与预设判定距阈值进行比较，以生成伪 距加速度故障信号，该种检测方法是通过对获取数据的客观处理进行检测故 障，与现有的基于差分检测算法的检测方法相比，无需凭经验选取相应的参 数，因此，可提高对伪距加速度故障的检测性能。

附图说明

图1为本发明实施例所提供的卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障 检测方法的流程图；

图2为本发明又一实施例所提供的卫星导航区域增强系统中伪距加速 度故障检测方法的流程图。

具体实施方式

卫星导航区域增强系统可是在原来卫星广域增强系统基础上发展出来的 一种卫星导航系统，该系统在区域内布置多个地面监测站，利用相邻、部分 或全部监测站的信息以及广域增强系统播发的校正信息提高对整个区域内飞 机的导航性能,以满足飞机精密进近阶段和着陆阶段的需求。

该系统中主要包括多个地面监测站、卫星导航接收机和主控站等。卫星 导航接收机可接收卫星发射的导航信号和导航数据。地面监测站可用于获取 定轨、卫星钟差等关系到卫星导航系统导航、定位等基本功能的监测数据， 并通过卫星通信或地面通信的方式传送至主控站，主控站再将各个地面监测 站的数据进行处理后，上行注入卫星，以对卫星进行精密定轨。

该系统在工作过程中，由于卫星钟差、电离层与对流层迟延和地球自转 等因素的影响，使获取的导航数据存在误差，如果误差超过系统所容许的误 差即认为发生故障，其中，伪距加速度故障是地面测距源故障中一种重要故 障，本发明实施例提供了一种检测方法，用于对卫星导航区域增强系统中的 伪距加速度故障进行检测。

图1为本发明实施例所提供的卫星导航区域增强系统中伪距加速度故障 检测方法的流程图，如图1所示，该检测方法包括：

步骤10、计算预设时间段内各采集时刻地面监测站码伪距测量值和卫星 与地面监测站的实际距离值之差以获取所述预设时间段内由各所述采集时刻 的码伪距校正值组成的数据序列。

地面监测站码伪距测量值为卫星导航区域增强系统中卫星导航接收机对 接收到的数据进行解码后得到的地面监测站的码伪距值，卫星与地面监测站 的实际距离值为卫星导航接收机根据卫星播发的历书参数计算出的卫星位置 与已知的地面监测站位置计算得到的卫星与地面监测站之间的实际距离。

可通过存储装置存储预设时间段内各采集时刻的地面监测站码伪距测量 值和卫星与地面监测站的实际距离值，该预设时间段可根据检测的需要设置， 可以为几秒钟、几分钟或其他时间。

可通过包含相关程序的计算机或数据处理器等从存储装置获取上述的两 种数据，然后，计算出各地面监测站码伪距测量值和卫星与各地面监测站的 实际距离值之间的差值，各差值即作为各码伪距校正值，并将该各码伪距校 正值组成一数据序列。

步骤20、以所述预设时间段内的一选定时间点为分割点将所述数据序列 分为第一数据序列和第二数据序列。

步骤30、对所述第一数据序列和第二数据序列进行统计处理，获取所述 第一数据序列和第二数据序列的均值和标准差。

下面用PRCTS表示由各码伪距校正值组成的数据序列，用PrctS_i表示第 i采集时刻的码伪距校正值，码伪距校正值通常是由卫星钟差、接收机钟差、 电离层误差、对流层误差、星历误差和热噪声误差等引起的。在此，可假设 上述这些误差是相互独立的随机元素，则上述各码伪距校正值组成的数据序 列分布服从均值μ为某一数值，标准差σ为某一常数的高斯分布，即该数据 序列为PRctS₁，PRctS₂，…，PRctS_i~N（μ，σ）。

下面以预设时间段内的某一时间点t为分割点，该时间点t的选取可根据 需要设置，将该数据序列分为两组，分别为第一数据序列PRCTS1和第二数 据序列PRCTS2，并对两数据序列进行处理后分别获取第一数据序列PRCTS1 和第二数据序列PRCTS2的均值和标准差，即第一数据序列PRCTS1~N（μ₁， σ₁），第二数据序列PRCTS2~N（μ₂，σ₂）。

假设伪距加速度故障在预设时间段内的某一时间点t后产生，则t时间点 之前的各码伪距校正值符合均值为μ₁和标准差为σ₁的正态分布，即PRctS₁， PRctS₂，…，PRctS_t~N（μ₁，σ₁），而t时间点之后的各码伪距校正值符合均 值为μ₂和标准差σ₂为的正态分布，即PRctS_t+1，PRctS_t+2，…，PRctS_m~N（μ₂， σ₂），其中，m表示该预设时间段的时间终点。

如第一数据系列和第二数据系列符合同一类型的正态分布，即第一数据 序列的均值和标准差与第二数据序列的均值和标准差相等，说明该预设时间 段内系统一直处于受控状态，没有发生伪距加速度故障；如果第一数据系列 和第二数据系列符合不同类型的正态分布，即第一数据序列的均值和标准差 与第二数据序列的均值和标准差不相等，则说明该预设时间段内的时间点t 后系统后失控，可能发生了伪距加速度故障。

步骤40、根据所述第一数据序列和第二数据序列的均值和标准差获取发 生故障的序贯概率值。

为计算的方便，可对第一数据序列和第二数据序列中各码伪距校正值进 行处理，下面用y_i表示经过处理后第i时刻的码伪距校正值，设定 并且，令σ₂²=α²σ₁²，μ₂-μ₁=δσ₁，其中，α表示第一数据序列的 标准差和第二数据序列的标准差的偏移系数，δ表示第一数据序列的均值和 第二数据序列的均值的偏移系数。

经过上述的处理后可根据序贯概率比检验理论通过下述的计算公式获取 发生故障的序贯概率值P。

$P=\frac{L_2({\mu }_2,{\sigma }_2)}{L_1({\mu }_1,{\sigma }_1)}=\frac{\underset{i=1}{\overset{t}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }}\exp (-\frac{{y_i}^2}{2})\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }\alpha }\exp (-\frac{y_i-\delta }{{2\alpha }^2})}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }}\exp (-\frac{{y_i}^2}{2})}$

$={\left(\frac{1}{\alpha }\right)}^{m-t}\exp [-\frac{1}{2{\alpha }^2}\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Sigma }}{(y_i-\delta )}^2+\frac{1}{2}\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Sigma }}{y_i}^2],$其中，$\delta =\frac{{\mu }_2-{\mu }_1}{{\sigma }_1},$$\alpha =\sqrt{\frac{{\sigma }_2}{{\sigma }_1}}.$

步骤50、将所述发生故障的序贯概率与预设失控阈值进行比较，获取偏 移量统计值。

上述预设失控阈值A为一设定常数值，可由漏检概率β和误检概率χ 求得，具体为A=(1-β)/χ。

对于β和χ的取值，可根据卫星导航区域增强系统对完好性指标的要 求确定，如果需满足CAT I的完好性指标，则β和χ可均为10^-4，如果要 使该系统满足CAT II/III的完好性指标，则β和χ可均为10^-6。

获取发生故障的序贯概率值P后，将该序贯概率值与一预设失控阈值 A进行比较，以进一步的获取偏移量统计值，该偏移量统计值可能为均值 上偏移引起的，也可能为均值下偏移引起的，为预设时间段内的偏移量的 累积。

步骤60、当判断获知所述偏移量统计值大于预设判定距阈值时，生成伪 距加速度故障信号。

获取上述的偏移量统计值后，将或者与预设判定距阈值H进 行比较，其中，H的取值可以为如果判断出或者大于判定 距阈值H则，则说明发生了伪距加速度故障，此时将生成一伪距加速度故 障信号，以提示相关工作人员，因此工作人员注意，及时采取相应的措施， 以消除该故障。

由上述技术方案可知，本发明实施例提供的卫星导航区域增强系统中伪 距加速度故障检测方法，通过对预设时间段内各采集时刻的码伪距校正值进 行统计处理获取发生故障的序贯概率值，进而通过将序贯概率值与预设失控 阈值进行比较获取偏移量统计值，然后，将偏移量统计值与预设判定距阈值 进行比较，以生成伪距加速度故障信号，该种检测方法是通过对获取数据的 客观处理进行检测故障，与现有的基于差分检测算法的检测方法相比，无需 凭经验选取相应的参数，因此，可提高对伪距加速度故障的检测性能。

图2为本发明又一实施例所提供的卫星导航区域增强系统中伪距加速度 故障检测方法的流程图，如图2所示，在图1实施例的基础上，进一步的， 上述步骤30中对所述第一数据序列和第二数据序列进行统计处理以获取所 述第一数据序列和第二数据序列的均值和标准差可以包括：

步骤301、根据获取所述第一数据序列的均 值μ₁；

步骤302、根据获取所述第一数据序列的标准差σ₁；

步骤303、根据获取所述第二数据序列的 均值μ₂；

步骤304、根据获取所述第二数据序列的标准差σ₂；

其中，t表示所述预设时间段内的一时间点，m表示所述预设时间段的时 间终点，PRctS_i表示第i采集时刻的码伪距校正值。

并且，如图2所示，上述的步骤40中根据所述第一数据序列和第二数据 序列的均值和标准差计算发生故障的序贯概率值包括：

步骤401、根据获取发生故障的序贯 概率值P，其中，

本实施例中，首先对第一数据序列和第二数据序列中各码伪距校正值进 行处理，用y_i表示经过处理后第i时刻的码伪距校正值，设定并且，令σ₂²=α²σ₁²，μ₂-μ₁=δσ₁，经过上述的处理后根据序贯概率比检验理论 通过计算公式可获取发生故障的序贯概 率值P。

如图2所示，上述的步骤50中将所述发生故障的序贯概率与预设失控阈 值进行比较，获取偏移量统计值包括：

当判断获知序贯概率值P大于预设失控阈值时，通过 或获取偏移量统计值 或其中，i≥t+1，

本实施例中，通过$P=\frac{L_2({\mu }_2,{\sigma }_2)}{L_1({\mu }_1,{\sigma }_1)}=\frac{\underset{i=1}{\overset{t}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }}\exp (-\frac{{y_i}^2}{2})\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }\alpha }\exp (-\frac{y_i-\delta }{{2\alpha }^2})}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Pi }}\frac{1}{\sqrt{2\pi }}\exp (-\frac{{y_i}^2}{2})}$获 取序贯概率值P后，如果伪距加速度故障为均值偏移引起的，标准差不变， 此时δ≠0，α²=1，则根据上述的公式可知发生故障的序贯概率值 $P=\exp \left[\delta \underset{i=t+1}{\overset{m}{\Sigma }}{(y_i-\frac{\delta }{2})}^2\right].$

将该序贯概率值与一预设失控阈值进行比较，如果P≥A，即 通过求解上述的方程可知，如果δ大于0，即为均值 上偏移，则可解得：

$\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Sigma }}(y_i-\frac{\delta }{2})\ge \frac{\ln A}{\delta },$

此时，可根据构造的下述递推公式获取偏移量统计值

$D_{1,(i+1)}^{+}=\max [0,D_{1,i}^{+}+(y_{i+1}-\frac{\delta }{2})],$其中，(i≥t+1)，

如果δ小于0，即为均值下偏移，则可解得：

$\underset{i=t+1}{\overset{m}{\Sigma }}(y_i-\frac{\delta }{2})\le \frac{\ln A}{\delta },$

此时，可根据构造的下述递推公式获取偏移量统计值

$D_{1,(i+1)}^{-}=\max [0,D_{1,i}^{-}+(-y_{i+1}-\frac{\delta }{2})],$其中，(i≥t+1)，

并且，基于上述的实施例，在步骤60所述将所述统计偏移量与预设判定 距阈值进行比较，以生成伪距加速度故障信号之后还包括：

步骤70、根据所述第一数据序列的均值和标准差、第二数据序列的均值 和预设判定距阈值获取用于指示检测性能的质量指标平均链长值。

通过上述实施例中各步骤获取第一数据序列的均值μ₁和标准差σ₁、第二 数据序列的均值μ₂和预设判定距阈值H后，进一步的，可根据下述的计算公 式获取质量指标平均链长值ARL，该质量指标平均链长值ARL包括均值上 偏移引起的质量指标平均链长值ARL⁺和均值下偏移引起的质量指标平均链 长值ARL^-。

$\frac{1}{\mathrm{APL}}=\frac{1}{{\mathrm{APL}}^{+}}+\frac{1}{{\mathrm{APL}}^{-}},$

${\mathrm{APL}}^{+}=\frac{\exp [-2(\delta -k)(H+1.166)+2(\delta -k)(H+1.66)}{2{(\delta -k)}^2},$

${\mathrm{APL}}^{-}=\frac{\exp [-2(\delta -k)(H+1.166)+2(\delta -k)(H+1.66)]}{2{(-\delta -k)}^2},$

根据上述的公式可获取质量指标平均链长值ARL：

$\frac{1}{\mathrm{APL}}=\frac{2{(\delta -k)}^2}{\exp [-2(\delta -k)(H+1.166)+2(\delta -k)(H+1.66)]}+\frac{{2(-\delta -k)}^2}{\exp [-2(\delta -k)(H+1.166)+2(\delta -k)(H+1.66)]}.$

上述计算公式中，k为预设参考值，H为预设判定距阈值，k 和H的取值可根据需要选择，此处k大小可以为H大小可以为

当然，本实施例只是提供一种获取质量指标平均链长值的方法，也可以 采用已有的其他方法获取质量指标平均链长值，并不限于本实施例所述。

本实施例中，通过上述实施例的检测方法生成伪距加速度故障信号之后， 进一步的，根据第一数据序列和第二数据序列的均值与预设判定距阈值获取 质量指标平均链长，该质量指标平均链长值表示该检测方法执行完成步骤10 至步骤60所需的时间大小，该时间大小可代表该检测方法的检测性能，时间 越短（质量指标平均链长值越小）说明该检测方法的性能越好，也就是说该 检测方法能更快的检测出伪距加速度故障，及时发现伪距加速度故障，以便 工作人员及时采用应对措施，消除该故障，提高卫星导航区域增强系统的导 航性能。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤 可以通过包含程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机 可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而 前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码 的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对 其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通 技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修 改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替 换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。