| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第16-38页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 RAIM涉及的基本概念 | 第18-22页 |
| 1.2.1 故障处理算法中涉及的基本定 | 第18-20页 |
| 1.2.2 RAIM完好性判定中涉及的基本概念 | 第20-21页 |
| 1.2.3 故障处理算法和用户保护水平计算之间的关系 | 第21-22页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第22-36页 |
| 1.3.1 卫星故障处理算法的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3.2 RAIM的完好性判定方法 | 第23-24页 |
| 1.3.3 ARAIM的研究现状 | 第24-30页 |
| 1.3.4 CRAIM算法的研究现状 | 第30-32页 |
| 1.3.5 SRGPS用户端完好性监测的研究现状 | 第32-35页 |
| 1.3.6 RAIM算法的发展趋势和关注的问题 | 第35-36页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与组织结构 | 第36-38页 |
| 第二章 新型RAIM算法的回顾和评述 | 第38-52页 |
| 2.1 引言 | 第38页 |
| 2.2 卫星多故障处理算法的回顾和评述 | 第38-42页 |
| 2.2.1 基于粗差探测和剔除理论的多故障处理算法 | 第38-40页 |
| 2.2.2 RANCO故障探测和识别算法 | 第40-42页 |
| 2.3 ARAIM算法的回顾和评述 | 第42-47页 |
| 2.3.1 MHSS ARAIM算法原理 | 第42-44页 |
| 2.3.2 基于多元假设检验的ARAIM算法 | 第44-46页 |
| 2.3.3 扩展ARAIM算法 | 第46-47页 |
| 2.4 CRAIM算法的回顾和评述 | 第47-51页 |
| 2.4.1 CRAIM算法一 | 第48-49页 |
| 2.4.2 CRAIM算法二 | 第49-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 卫星多故障探测和识别算法 | 第52-76页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 基于独立分量分析的卫星多故障探测和识别算法 | 第53-62页 |
| 3.2.1 独立分量分析简介 | 第53页 |
| 3.2.2 基于ICA的多变量时间序列异常值探测方法 | 第53-56页 |
| 3.2.3 异常扰动大小的估值方法 | 第56-57页 |
| 3.2.4 基于ICA的卫星多故障探测和识别算法 | 第57-58页 |
| 3.2.5 试验与分析 | 第58-62页 |
| 3.3 卫星多故障探测和识别的Bayes方法 | 第62-73页 |
| 3.3.1 基于识别变量的卫星多故障探测和识别算法 | 第62-64页 |
| 3.3.2 基于Gibbs抽样的后验概率值的计算 | 第64-65页 |
| 3.3.3 Bayes RAIM的实施流程 | 第65-68页 |
| 3.3.4 试验与分析 | 第68-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-76页 |
| 第四章 多星座ARAIM算法研究及其可用性分析 | 第76-100页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 基于时间序列在线预报的多故障探测和识别算法 | 第77-82页 |
| 4.2.1 实施ARAIM算法的基本参数 | 第77-78页 |
| 4.2.2 多故障探测的时间序列模型及其预报方法 | 第78-79页 |
| 4.2.3 基于时间序列在线预报的多故障探测和识别的原理与实施流程 | 第79-82页 |
| 4.2.4 故障探测和识别算法的性能分析 | 第82页 |
| 4.3 用户保护水平的计算方法 | 第82-86页 |
| 4.3.1 完好性风险配置 | 第82-83页 |
| 4.3.2 垂直用户保护水平的计算 | 第83-85页 |
| 4.3.3 水平用户保护水平的计算 | 第85-86页 |
| 4.4 ARAIM算法的整体实施流程 | 第86-88页 |
| 4.5 试验与分析 | 第88-97页 |
| 4.5.1 故障探测和识别效果的验证 | 第88页 |
| 4.5.2 不同条件下故障探测和识别误判率的统计 | 第88-90页 |
| 4.5.3 用户保护水平的计算和可用性分析 | 第90-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97-100页 |
| 第五章 单星座ARAIM算法研究及其在LPV-250中的应用 | 第100-116页 |
| 5.1 引言 | 第100页 |
| 5.2 基于钟差辅助模型的单星座导航算法 | 第100-103页 |
| 5.2.1 基于AR模型的钟差预报 | 第101-102页 |
| 5.2.2 基于钟差辅助模型的观测方程 | 第102-103页 |
| 5.3 单星座ARAIM算法设计 | 第103-107页 |
| 5.3.1 基于识别变量的多故障探测和识别 | 第104-105页 |
| 5.3.2 垂直用户保护水平的计算 | 第105-107页 |
| 5.4 试验与分析 | 第107-113页 |
| 5.4.1 算例一 | 第107-110页 |
| 5.4.2 算例二 | 第110-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-116页 |
| 第六章 CRAIM算法研究及其在SRGPS完好性监测中的应用 | 第116-142页 |
| 6.1 引言 | 第116-117页 |
| 6.2 基于向量自回归模型的CRAIM算法 | 第117-128页 |
| 6.2.1 基于载波的导航定位方程 | 第117-118页 |
| 6.2.2 基于向量自回归模型的多故障探测和识别的原理 | 第118-119页 |
| 6.2.3 故障探测和识别算法的性能分析 | 第119-120页 |
| 6.2.4 用户保护水平的计算 | 第120-122页 |
| 6.2.5 CRAIM的整体实施流程 | 第122-123页 |
| 6.2.6 试验与分析 | 第123-128页 |
| 6.3 在SRGPS完好性监测中的应用 | 第128-139页 |
| 6.3.1 载波差分相对定位算法 | 第129-131页 |
| 6.3.2 SRGPS完好性监测流程设计 | 第131-133页 |
| 6.3.3 SRGPS模拟平台的搭建 | 第133-135页 |
| 6.3.4 试验与分析 | 第135-139页 |
| 6.4 本章小结 | 第139-142页 |
| 第七章 总结与展望 | 第142-144页 |
| 7.1 本文的主要工作及创新点 | 第142-143页 |
| 7.2 对进一步研究的展望 | 第143-144页 |
| 致谢 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-156页 |
| 作者简历 | 第156-157页 |
