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公开(公告)号：CN117192573A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311132323.1
申请日：2023-09-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种用于神经网络RAIM的故障卫星识别方法，属于卫星故障检测设备技术领域、航空电子领域。本发明的用于神经网络RAIM的故障卫星识别方法中，用户通过全球导航卫星系统接收机获得星历文件，利用神经网络RAIM可检测定位卫星中是否存在故障的功能对各子集进行检测，获得检测结果，根据本发明提出的判别向量建模方法，利用各子集的检测结果建立判别向量；根据本发明提出的子集矩阵建模方法，利用各子集中所包含的卫星信息，分别建立单故障子集矩阵、双故障子集矩阵；根据单、双故障识别求解公式，计算识别向量；根据所得的识别向量，进行故障卫星识别，为用户确认故障卫星。
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公开(公告)号：CN114397677A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210048993.4
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/20
Abstract: 本发明公开的基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法，属于卫星导航接收机技术领域。本发明求取线性化伪距测量方程的定位估计解与估计误差；基于方差膨胀理论建立用于故障检测的分类变量；对无故障集和故障集进行动态采样，得到被标记的样本集；利用非参数估计方法计算分类变量回归解；基于定位估计解与估计误差、分类变量、被标记样本集和分类变量回归解，构造故障卫星检测网络；根据导航连续性要求，确定故障卫星检测网络中的平滑因子；利用故障卫星检测网络检测故障卫星。本发明中基于分类变量、动态采样方法、非参数估计和理论确定的平滑因子从而构建故障卫星检测网络，提升对故障卫星的检测性能。
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公开(公告)号：CN114397677B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210048993.4
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/20
Abstract: 本发明公开的基于非参数估计的接收机端故障卫星检测方法，属于卫星导航接收机技术领域。本发明求取线性化伪距测量方程的定位估计解与估计误差；基于方差膨胀理论建立用于故障检测的分类变量；对无故障集和故障集进行动态采样，得到被标记的样本集；利用非参数估计方法计算分类变量回归解；基于定位估计解与估计误差、分类变量、被标记样本集和分类变量回归解，构造故障卫星检测网络；根据导航连续性要求，确定故障卫星检测网络中的平滑因子；利用故障卫星检测网络检测故障卫星。本发明中基于分类变量、动态采样方法、非参数估计和理论确定的平滑因子从而构建故障卫星检测网络，提升对故障卫星的检测性能。
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公开(公告)号：CN114265090A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111568348.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯检验的接收机自主完好性监测方法，属于卫星导航接收机技术领域。本发明对线性化伪距观测方程求取定位估计解；利用多重卷积公式将伪距观测噪声的统计模型投影到定位域中，求得定位误差的统计模型；根据方差膨胀理论提出一种基于定位域的故障检测模型；针对该故障检测模型，基于贝叶斯检验理论，构造贝叶斯后验概率优势比Ratio用于故障检测；根据导航连续性要求给出贝叶斯后验概率优势比Ratio的关键参数——方差膨胀系数k的确定方法；最后利用贝叶斯后验概率优势比Ratio进行故障检测。本发明中先验故障信息、实时观测信息和定位域检测模型的结合，使得对故障卫星的检测性能得到提升，适用于全球卫星导航的接收机自主完好性监测。
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