面向城市道路安全的ARAIM保护级优化方法

作者：邓思瑜; 孙蕊^*; 张立东; 胡浩亮

来源：北京航空航天大学学报, 2023, 1-17.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2022.1020

• ARAIM
• 垂直保护级
• 水平保护级
• 风险概率分配
• 教与学算法

目前，以安全为导向的城市智能交通应用正不断扩展。此类应用不仅对全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System， GNSS)的精度有着一定的要求，同时对GNSS 的完好性性能也提出了新的挑战。先进接收机自主完好性监测(Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring， ARAIM)技术作为一种低成本、自主性强的完好性监测方法，目前已经在空旷的航空领域受到广泛的关注，但是在城市环境的应用尚属空白。且面向航空应用空旷环境下的传统ARAIM算法对完好性风险和连续性风险分配较为简单、导致计算的保护级数值过于保守。针对上述问题，本文提出一种基于教与学算法(Teaching-learning-based optimization， TLBO)的保护级优化方法，可以实现城市道路安全的完好性需求下完好性风险和连续性风险的合理分配，从而提高多星座ARAIM的可用性。车载实测数据表明，在GPS+GAL双星座场景下，水平保护级(Horizontal Protection Level， HPL)和垂直保护级(Vertical Protection Level， VPL)的平均优化率为50.58%和44.14%，10米级告警门限(Alert Limit， AL)对应的ARAIM可用性提高了51.29%;GPS+GAL+BDS多星座场景下，HPL和VPL的平均优化率为59.59%和56.33%，10米级AL对应的ARAIM可用性提高了99.29%。

• 单位
  南京航空航天大学; 中国航空无线电电子研究所