一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法，包括如下方法步骤：a)将当前空域视为一个二维平面，某一时刻的卫星分布视为在所述二维平面上的点分布；b)选取K个卫星的坐标作为初始质心，使用K‑Means算法，将每个卫星指派到最近的初始质心，形成K个分类簇，重新计算每个分类簇的质心，得到质心坐标；c)重新选取K个卫星的坐标作为初始质心，重复计算步骤b)，计算每次得到的质心的误差平方和，选取误差平方和最小的质心作为输出结果；d)对步骤c)的输出结果进行离群点检查，如果出现离群点，则该离群点处卫星不进行故障假设。本发明专利技术对北斗星座的子集进行修正，能够更好地对卫星的可用性进预测。

A Subset Selection Method and System of ARAIM Based on Beidou Constellation

The present invention provides an ARAIM subset selection method based on Beidou constellation, which includes the following steps: a) considering the current spatial domain as a two-dimensional plane, and the satellite distribution at a certain time as a point distribution on the two-dimensional plane; b) selecting the coordinates of K satellites as the initial centroid, and using K Means algorithm, assigning each satellite to the nearest initial centroid to form K classifications. Cluster, recalculate the centroid of each cluster, and get the centroid coordinates; c) Re-select the coordinates of K satellites as the initial centroid, repeat the calculation step b, calculate the sum of error squares of each centroid, and select the centroid with the least sum of error squares as the output result; d) Check the outlier of the output result of step c, if outlier points appear, then the satellite at the outlier point. No fault assumptions are made. The invention modifies the subset of Beidou constellation and can better predict the availability of satellites.

【技术实现步骤摘要】
一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法及系统
本专利技术涉及卫星导航
，特别涉及一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法及系统。
技术介绍
全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)技术可给全球用户提供稳定、精确的位置信息，已在航空领域得到广泛的应用。用户使用全球卫星导航的过程中所需的导航性能指标主要包括：精度、完好性、连续性和可用性。接收机自主完好性监测(ReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,RAIM)可为飞机进近阶段的水平导航提供服务。高级接收机自主完好性监测(AdvancedReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,ARAIM)是新一代卫星导航完好性监测技术，其对常规的RAIM进行了扩展。ARAIM使用多个GNSS星座、双频率，具备多故障监测的能力，可支持200英尺高度以下(LPV-200)的垂直导航。为了实现这一目标，航空接收器需要考虑每一个卫星可能的故障，按照此规律进行卫星子集选择，同时也加剧了计算负荷。在用户使用卫星导航之前，应先对ARAIM算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：a)将当前空域视为一个二维平面，某一时刻的卫星分布视为在所述二维平面上的点分布；b)选取K个卫星的坐标作为初始质心，使用K‑Means算法，将每个卫星指派到最近的初始质心，形成K个分类簇，重新计算每个分类簇的质心，直至每个簇不发生变化或达到最大迭代次数，得到质心坐标；c)重新选取K个卫星的坐标作为初始质心，重复计算步骤b)，计算每次得到的质心的误差平方和，选取误差平方和最小的质心作为输出结果，其中，所述质心的误差平方和通过如下方法计算：

【技术特征摘要】
1.一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：a)将当前空域视为一个二维平面，某一时刻的卫星分布视为在所述二维平面上的点分布；b)选取K个卫星的坐标作为初始质心，使用K-Means算法，将每个卫星指派到最近的初始质心，形成K个分类簇，重新计算每个分类簇的质心，直至每个簇不发生变化或达到最大迭代次数，得到质心坐标；c)重新选取K个卫星的坐标作为初始质心，重复计算步骤b)，计算每次得到的质心的误差平方和，选取误差平方和最小的质心作为输出结果，其中，所述质心的误差平方和通过如下方法计算：其中，c为质心位置，i为卫星的序号，x为卫星位置，dist为质心位置c与卫星位置的欧几里得距离，K为分类簇的数量；d)对步骤c)的输出结果进行离群点检查，如果未出现离群点，则不对卫星子集进行修正，如果出现离群点，则该离群点处卫星不进行故障假设。2.一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：a)将当前空域视为一个二维平面，某一时刻的卫星分布视为在所述二维平面上的点分布；b)选取K个卫星的坐标作为初始质心，使用K-Means算法，将每个卫星指派到最近的初始质心，形成K个分类簇，重新计算每个分类簇的质心，直至每个簇不发生变化或达到最大迭代次数，得到质心坐标；c)重新选取K个卫星的坐标作为初始质心，重复计算步骤b)，计算每次得到的质心的误差平方和，选取误差平方和最小的质心作为输出结果，其中，所述质心的误差平方和通过如下方法计算：其中，c为质心位置，i为卫星的序号，x为卫星位置，dist为质心位置c与卫星位置的欧几里得距离，K为分类簇的数量；d)选取步骤c)输出的两个分类簇的质心计算余弦距离A2＝cosθ，当余弦距离A2＞-0.866，则认为方位角构型较差，进入步骤e)，否者选取三个分类簇的质心计算余弦距离其中，n＝1,2,3，当或者则认为方位角构型较差，进入步骤e)，否则选取三个分类簇的质心计算余弦距离其中，n＝1,2,3，当则认为方位角构型较差，进入步骤e)。e)以30度方位角划分当前空域，依次对每个区域进行检索，当某一个区域出现两颗以上北斗卫星时，选取其中一个卫星进行故障假设，其他卫星不进行故障假设，计算每个区域中假设故障卫星的星座构型因子SDOPn(n＝1,2,…)，选取GDOP最小时对应的区域所排除的子集作为卫星子集；f)再次进行检索，当连续两个以上区域无可见星时，则与无可见星连成的大区域相邻的两个区域的卫星不进行故障假设；当连续三个区域仅中间区域存在可见星时，则中间区域卫星不进行故障假设。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，两个分类簇的质心计算余弦距离通过如下方法计算：其中，x1、y1，x2、y2分别为两个分类簇的质心在当前二维空域平面中的横坐标和纵坐标。4.一种基于北斗星座的ARAIM子集选择方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：a)以30度仰角将空域划分为三个区域，每小时进行一次卫星位置数据采样，统计低，中，高仰角区域总时间内的平均可见星数目L,M，H；b)每次采样所得的三个区域的卫星数目减去对应区域的平均数得到Ln,Mn,Hn，,(n＝1,2,....)；c)定义仰角构型因子当不对卫星子集修正；当不对卫星子集修正；当计算若则不对卫星子集修正，否则对卫星子集进行修正；当对卫星子集修正。5.一种基于北斗星座的ARAIM子集选择系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志鹏，施闯，李庭林，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11