基于空间关联的GNSS自主完好性监测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803037
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0307.导航、制导与控制
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) is an important means to ensure the integrity of civil aviation navigation. The existing method uses the confidence upper bound of ranging error to achieve the integrity monitoring. The error estimation is too conservative and cannot meet the availability requirements of civil aviation precision approach. Therefore, this project proposes a monitoring method that integrates the spatial correlation of navigation error with the integrity risk to improve the availability of the algorithm. Aiming at the problem of insufficient availability for existing fault detection, a dynamic autonomous detection method based on space-related risk model is proposed. Aiming at the problem of overlapping and indistinguishable feature for multi-fault recognition, a multi-fault hierarchical identification method based on spatial correlation is proposed. To solve the small fault that is hard to detect and identify, a Bayesian positioning method with minimal integrity risk is proposed to improve the robustness of position solution. The performance of our method is evaluated by numerical simulation and real data. The project aims to provide theoretical and methodological support for autonomous integrity monitoring of GNSS multi-constellation navigation in the application of precision approach.
接收机自主完好性监测(RAIM)是保障民用航空导航完好性的重要手段。现有方法采用测距误差的置信上界实现完好性监测,其误差估计过于保守,不能满足民航精密进近引导的可用性要求。因此,本项目提出导航误差空间关联特性与完好性风险融合的监测方法,从而提高算法的可用性。针对现有故障检测可用性不足的问题,提出基于空间关联风险模型的动态自主检测方法;针对多故障识别中特征空间相互交叠、无法区分的难题,提出基于空间关联特性的多故障分层识别方法;针对难以检测和识别的小故障,提出基于最小化完好性风险的贝叶斯定位解算方法,提高位置解算的鲁棒性;结合数值仿真和实测数据验证,对本项目方法的性能进行评估,为面向精密进近引导的GNSS多星座导航自主完好性监测系统提供理论和方法支撑。

结项摘要

本课题面向生命安全领域导航定位完好性监测的迫切需求,开展了完好性风险建模、故障检测和风险包络三个层次的研究。(1)针对现有故障模式在对抗场景下的不足,提出GNSS导航可能面临对抗攻击的完好性风险,通过对抗网络生成欺骗性卫星观测,在欺骗误差大小和欺骗卫星数量受到限制的情况下,依然能够躲避现有完好性监测算法从而误导接收机产生错误的定位解算结果。(2) 针对现有故障检测可用性不足的问题,提出了基于深度神经网络的自主完好性监测方法RAIM-NET,利用全部卫星观测的定位解与部分卫星观测定位解的差值作为特征向量,使用多层长短期存储器(LSTM)建立完好性监测的模型结构,并设计了基于解分离法的正则化项,实验表明,RAIM-NET算法能够提高对小故障的检测率,降低完好性监测的保护级,提高完好性监测算法的可用性。(3) 针对多故障识别中特征空间相互交叠、无法区分的难题,提出了一种基于GNSS双差伪距和UWB融合的完好性监测方法,其故障识别率在不同实验场景下,相比于传统的GRSM方法能够提高6%~42%。然后,针对难以检测和识别的小故障,提出基于最小化完好性风险的位置解算方法,提高位置解算的鲁棒性。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Bayesian Filter Based on Grid Filtration for Linear non-Gaussian Scenario[J]. Signal Processing
关键词: 线性非高斯场景, 网格过滤, 贝叶斯滤波器, 贝叶斯滤波器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Qiang Xingzi;Xue Rui;Zhu Yanbo
  • 通讯作者:
    Zhu Yanbo
SVRPF: An Improved Particle Filter for a Nonlinear/non-Gaussian Environment
SVRPF:用于非线性/非高斯环境的改进粒子滤波器
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2947540
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xingzi Qiang;Yanbo Zhu;Rui Xue
  • 通讯作者:
    Rui Xue
基于相似度的 NPLC-DSSS 信号扩频码盲估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    强幸子;金翔;张天骐
  • 通讯作者:
    张天骐
基于阵列天线波束形成的卫星导航信号提纯方法
  • DOI:
    10.13700/j.bh.1001-5965.20
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史鹏亮;王晓宇;薛瑞
  • 通讯作者:
    薛瑞
A New Threat for Pseudorange-Based RAIM: Adversarial Attacks on GNSS Positioning
基于伪距的 RAIM 的新威胁:针对 GNSS 定位的对抗性攻击
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2939141
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Sun Yuan;Fu Li
  • 通讯作者:
    Fu Li

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其他文献

微柱结构表面核态沸腾单气泡的数值模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    化工进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈宏霞;孙源;肖红洋;刘霖
  • 通讯作者:
    刘霖
BiMnO_3的铁电铁磁机制,轨道有序和自旋有序的第一原理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙源;王春忠;陈岗;黄祖飞
  • 通讯作者:
    黄祖飞
微柱表面液滴定壁温沸腾实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈宏霞;肖红洋;孙源;刘霖
  • 通讯作者:
    刘霖
智能手机的移动增强现实技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙源;陈靖
  • 通讯作者:
    陈靖
The correlation function of (1,1) and (2,2) supersymmetric theories with T(T)over-bar deformation
(1,1)和(2,2)超对称理论与T(T)over-bar变形的相关函数
  • DOI:
    10.1007/jhep04(2020)100
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    The Journal of High Energy Physics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何松;孙佳睿;孙源
  • 通讯作者:
    孙源

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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