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The Effect of Uncertain Covariance on a Chi-Square Integrity Monitor

机译：不确定方差对卡方完整性监控器的影响

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摘要

This paper presents a method for overbounding integrity risk for chi-square monitors, which detect anomalies by analyzing the two-norm of a vector of input signals. Aircraft navigation examples of chi-square monitors include many Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithms as well as fault-specific detection algorithms in space-based and ground-based augmentation systems for GNSS (e.g., signal deformation monitoring and ionosphere gradient monitoring). Simple inflation of the noise model for the input-data vector does not always ensure conservative bounding, particularly for unfavorable fault cases. To ensure integrity in such fault cases, this paper introduces a conservative modeling approach for replacing a generalized chi-square distribution with a conventional chi-square distribution. This conservative model relies on bracketing the range of variation of the input-data covariance matrix between an upper and a lower bound.
机译：本文提出了一种用于卡方监控器的越界完整性风险的方法，该方法通过分析输入信号向量的二范数来检测异常。卡方监测器的飞机导航示例包括许多接收器自主完整性监测（RAIM）算法以及基于GNSS的天基和地基增强系统中的故障特定检测算法（例如，信号变形监测和电离层梯度监测）。输入数据矢量的噪声模型的简单膨胀并不能始终确保保守的边界，特别是对于不利的故障情况。为了确保在此类故障情况下的完整性，本文介绍了一种保守的建模方法，用常规的卡方分布替换广义卡方分布。此保守模型依赖于将输入数据协方差矩阵的变化范围括在上下限之间。

著录项

  • 来源
    《Navigation》 |2013年第4期|291-303|共13页
  • 作者

    JASON H. RIFE;

  • 作者单位

    Tufts University;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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