[发明专利]基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法在审

专利信息
申请号: 201710823017.0 申请日: 2017-09-13
公开(公告)号: CN107632313A 公开(公告)日: 2018-01-26
发明(设计)人: 王淞波;王岳辰;马文聪;万程程;邹国际;吉扬蕾;卢华英;刘杰强;孟斌;李东俊;申志敏;郭锦;龙珂 申请(专利权)人: 航天恒星科技有限公司
主分类号: G01S19/37 分类号: G01S19/37
代理公司: 北京善任知识产权代理有限公司11650 代理人: 金杨,王大方
地址: 100083 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 相关性 卫星 导航 信号 sbas 电文 仿真 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及卫星导航领域,尤其涉及一种基于相关性的卫星导航信号和SBAS(Satellite Based Augment System,星基增强系统)电文仿真方法。

背景技术

伴随着GNSS应用领域的不断拓展,某些高精度用户对GNSS(Globle Navigation Satellite System,全球卫星导航系统)提出了更高的要求,尤其在民航领域,对精度、完好性、连续性及可用性等方面提出了苛刻的要求,与之相对应的SBAS系统,逐渐兴起,并发展迅速。然而,针对SBAS终端的测试、验证技术及仿真设备发展缓慢,开展卫星导航信号和SBAS电文信息仿真技术研究显得尤为迫切和重要。

目前,国内国防科大、华丽创通等公司研发的卫星导航模拟器中具有仿真SBAS信号的功能,但其电文参数的生成由用户或外部输入,导航信号及SBAS电文无法保持相关性。

国外Spirent具有SBAS信号的仿真及生成功能,但其电文参数无法完全由统计误差再进行计算得出,而是主要由用户界面输入,包括UDRE(User differential Range Error,用户差分距离误差)、时钟-星历协方差矩阵等关键完好性信息参数,由用户通过图形界面来设置。

这样SBAS信号与导航信号相互独立,不能保持卫星导航信号、长期改正参数、快速改正参数、完好性相关参数之间的相关性,在参数相关性遭到破坏的情况下,接收机无法利用该信息提升定位精度和完好性。在这样的情况下,只能验证接收机对SBAS信息的解调,并不能用于验证接收机融合SBAS参数后的定位及完好性算法。

因此,开展基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文信息仿真方法研究尤为重要和迫切。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法。该方法在卫星星历及用户位置的基础上仿真卫星导航信号观测量,并添加适当的卫星位置误差、卫星钟差以及电离层延迟误差;对误差进行统计,仿真出SBAS电文参数的差分改正信息和完好性信息,并保持了导航信号和SBAS电文参数的相关性。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法,包含如下步骤;

步骤1,根据预设的卫星星历、仿真时间、仿真用户位置获取基本的卫星导航信息;所述基本的卫星导航信息具体包括卫星导航信号电文和卫星导航信号观测量;

步骤2,在基本的卫星导航信息基础上,依据误差模型叠加卫星位置误差、卫星钟差以及电离层延迟误差;

步骤3,根据基本的卫星导航信息,以及叠加的卫星位置误差及卫星钟差,计算长期改正数,进而根据长期改正数计算快速改正数,以及UDRE值;

步骤4,根据卫星导航信号观测量以及叠加的电离层延迟误差,计算格网点电离层延迟量,以及GIVE值;

步骤5,根据监测站数量以及其对应坐标,完成导航卫星可见性的选择,及时钟-星历协方差阵的计算,进而完成快速改正精度衰减因子的计算;

步骤6,将快速改正精度衰减因子填入SBAS电文进行播发。

作为本发明的基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法的进一步优选方案,在步骤2中,卫星位置误差和卫星钟差根据对IGS长期数据的分析及统计,选择周期为12小时,幅值为3的正弦变化。

作为本发明的基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法的进一步优选方案,在步骤2中,电离层延迟误差选择:在Klobuchar8参数模型计算延迟量基础上,叠加系数为0.4定比例的延迟量作为误差。

作为本发明的基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法的进一步优选方案,所述卫星位置误差、卫星钟差以及电离层延迟误差均包含可控误差和随机误差,所述可控误差用于仿真并计算长期及快速差分改正信息,所述随机误差用于仿真计算完好性信息。

作为本发明的基于相关性的卫星导航信号和SBAS电文仿真方法的进一步优选方案,在步骤3中,快速改正数是由有色误差减去长期改正数的误差所得,具体如下:

xErri(t)=ErrCtrlXi(t)-(int)(ErrLongCorrXi(t)/0.125)×0.125

yErri(t)=ErrCtrlYi(t)-(int)(ErrLongCorrYi(t)/0.125)×0.125

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