韩清清

1 黄河水利职业技术学院测绘工程学院，河南省开封市东京大道1号，475004

高级接收机自主完好性监测(advanced RAIM, ARAIM)是RAIM算法的拓展，多元假设解分离(multiple hypothesis solution separation, MHSS) ARAIM不仅能够考虑更多潜在的故障威胁模式，大概率将威胁空间限制为故障，而且能够简化用户定位误差模型与风险概率模型，进一步提高保护等级的计算效率[1]。很多学者对GNSS ARAIM的性能进行评估[2-4]，但一般只考虑了卫星故障的模式，忽略了星座故障。基于此，本文分析只考虑卫星故障以及同时考虑卫星故障和星座故障时GNSS ARAIM的性能，通过实测数据分析地面测站在200 ft高度以下的垂直引导(localizer performance with vertical guidance down to 200 feet service, LPV-200) ARAIM性能，并进一步仿真GNSS ARAIM在世界范围内LPV-200下的可用性。

1 故障模式

窄故障是指独立卫星发生故障，故障是独立的，不会影响其他卫星的正常运行，窄故障发生的概率表示为Psat,i。宽故障一般是由地面控制段引起的，也可能是由卫星的设计缺陷引起的，其特征是一个事件可以影响多颗卫星，用Pconst,j描述星座故障的概率。

MHSS ARAIM算法原理和具体过程见文献[5]，本文不再赘述。在判定MHSS ARAIM是否可用之前，必须要确定参与解算的导航卫星能够同时发生故障的最大数目，才能进一步求解不同故障模式下的先验故障概率。结合ISM信息，其计算公式为[6]：

(1)

式中，Nmax表示卫星、星座同时发生故障的最大值，且这些故障是相互独立的，ns=1,2,3,…,n指可能存在的故障数，完好性风险阈值为4×10-8，Pap,k表示第k个故障模式下的先验故障概率：

(2)

(3)

2 实验分析

2.1 GNSS ARAIM实测数据性能分析

采用6个MGEX测站(DEA2、ENAO、HKSL、HUEG、SGPO、STJ3)2021年doy001～007的观测数据，采样间隔为30 s，截止高度角为10°。……