基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法

技术领域

本发明属于地球观测与导航技术领域卫星导航系统完好性研究领域，特别是涉及一种基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法。

背景技术

全球卫星导航系统目前主要包括美国的GPS，俄罗斯的GLONASS，还有正在建设中的欧洲Galileo和中国的BD系统。而其相应的增强及完好性技术也在逐步的发展和完善之中。迄今为止，针对单星座卫星导航系统已提出了多种完好性技术，从实现层次上主要分为三类：一是接收机自主完好性RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)，是终端层次的完好性。二是星基增强系统SBAS(Satellite Based Augmentation System)和地基增强系统GBAS(Ground BasedAugmentation System)，属于卫星导航系统外的区域性的完好性技术。三是针对Galileo卫星导航系统的全球完好性技术，内嵌在Galileo系统中。

RAIM技术是在广域增强系统出现之前过渡阶段提出来的，可分为三类：伪距域比较和定位域比较法，最小二乘残差法和奇偶空间矢量法。其主要特点是只利用当前观测量，假设随机噪声的平稳性，统称为快照法(Snapshot)。RAIM技术依赖于冗余观测量，计算水平保护限值和垂直保护限值。但不能有效估计空间信号误差。

RAIM技术存在的不足之处主要有：1)在卫星之间平均分配完好性风险(Integrity Risk)。但实际上每批次的和每颗卫星的故障概率是不同的，因而不能平均分配。2)其根据开方分布(Chi-Square)计算水平保护级限值HPL(Horizontal Protection Limit)的公式依据的假设非常保守，即将一些能正确检出的概率纳入到漏检概率中，从而大大降低了可用性。3)在水平保护限值HPL和垂直保护限值VPL(Vertical Protection Level)之间按照1％和99％的固定比例分配定位域的完好性风险。实际上，危险误导信息HMI(Hazardous Misleading Information)的发生概率却并不遵照固定比例。

SBAS采用进行差分改正后再估计空间信号残余误差的方法，在此基础上计算完好性参数UDRE(User Differential Range Error)和格网点电离层垂直误差GIVE(Grid IonosphericVertical Error)，并实时验证UDRE和GIVE达到完好性要求。

用户先根据差分信息改正广播卫星坐标和钟差，单频用户利用电离层延迟信息改正电离层延迟影响。再利用完好性信息计算XPL(HPL&VPL)。最后将XPL与保护限值XAL(HAL&VAL)比较，判断是否满足要求。

SBAS完好性的不足之处主要有：1)保护级假设改正后的空间信号误差是满足无偏正态分布的。尽管SBAS实时/准实时播发差分改正数据。但SBAS的定轨和时钟改正的精度不高，所以在实际数据经常不能满足假设条件的情况下，SBAS并没有提供保证用户完好性风险的手段。2)SBAS存在与RAIM类似的保守设计问题，即按照固定比例在水平保护级HPL和垂直保护级VPL之间分配完好性概率要求(WAAS按照2％和98％)。

在Galileo系统中，对空间信号的监测和超限告警是系统完好性技术的重要一步，系统利用分布于全球的监测站网络对空间信号SIS(Signal in Space)的状况实时估计，并以一定的误报概率保证空间信号误差SISE(Signal in Space Error)超过限值时，及时向用户报警。Galileo系统中的完好性处理子系统IPF(Integrity processing Facility)和轨道同步处理子系统OSPF(Orbitography and Synchronisation Processing Facility)可以达到高度的数据共享，利用高精度的卫星定轨和原子钟数据，可以极大地提高空间信号误差估计的精度。与SBAS系统相比，Galileo系统用户直接计算定位域的完好性风险概率，不再将完好性风险概率按照固定比例分配到水平方向和垂直方向。这与保护级的固定比例分配方式有了根本的区别。Galileo的用户完好性不仅考虑了无偏正态分布的完好性风险，而且考虑了有偏时的完好性风险。

GPS/GLONASS/Galileo/BD多星座卫星导航系统相对于单星座系统而言，主要有两个优势：一是卫星数目成倍增加，提高楼群等环境下导航信号的可用性，二是观测量冗余度增加，更易进行完好性检测。

综上，一方面由于已有的SBAS和RAIM等系统的完好性技术存在一定的保守性，不能真实、客观的反映系统定位结果对用户的可用性，另一方面由于单星座系统定位精度有限很大程度上限制了定位结果的可用性，而未来随着BD和Galileo系统的建成，用户可选星座增加，多系统兼容接收机将成为未来的一个发展趋势，从而为用户提供高精度的定位服务，而针对多系统用户定位解的完好性评估也将成为高精度高可靠性卫星应用领域的一个新的需求。

发明内容

鉴于以上缺陷，本发明的主要目的在于提供一种基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法，本发明利用目前为止较为科学、先进的Galileo完好性概念，实现多系统用户的完好性评估问题，一方面解决以往SBAS、RAIM等系统的完好性概念的保守性问题，另一方面将多个系统的系统级完好性信息通过转换和融合，变成Galileo用户完好性概念中可用的信息，实现了多个系统的系统级完好性信息在用户端的融合计算，从而解决了多系统用户定位解的完好性评估问题，并通过多个系统共同为用户提供服务，从而提高了系统的可靠性，即提高了用户定位结果的完好性。

本发明提供的该种基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法，其是直接在两个系统上使用现在Galileo的用户完好性概念，对于非Galileo系统(如EGNOS)需要对一些输入参数，比完好性数据UDRE及UIRE，做适当的预处理，将其转换为Galileo用户完好性算法可用的信息，进行完好性分析时，监测完好性风险(IR)的数值变化即可。IR被定义为用户应该收到报警信息，但却没有收到报警信息的概率，这种情况被称为高危误导信息(HMI)。IR是估计点位偏差的绝对值大于预先给定的报警限值(AL)的概率。如果计算结果超出了预置的阈值T(取决于某种特定的应用)，则认为导航信息被接收时HMI的概率太高。

该种基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法的具体步骤如下：

1)获取导航信息，首先根据由IGS网站下载的广播星历数据确定GPS星座的卫星位置向量，另外一个星座的导航信息按照Galileo星座系统参数仿真得到；

2)获取导航解，正常情况下，该值应该由接收机接收到的广播星历、观测数据、气象数据确定，本发明中采用已知精确位置坐标的wuhn站做为用户站；

3)计算观测矩阵，根据可观测到的两个星座卫星的位置向量和接收机位置向量计算用户站的观测矩阵G，公式如下：

G_i＝[-cosEl_isinAz_i-cosEl_icosAz_i-sinEl_i1]＝G矩阵的第i行；

式中El_i为第i颗卫星的仰角，Az_i为第i颗卫星的方位角；

4)获取完好性信息，根据IGS下载的星历数据、观测数据、气象数据及用户站信息计算Galileo系统完好性参数SISMA、SISA，再根据已有规律仿真得到GPS星座完好性数据，即EGNOS完好性数据UDRE、UIRE。根据两个系统的完好性信息及UERE表，计算每颗卫星“总的伪距偏差σ_u，RX[i]”，其中参数SISMA、SISA及UDRE、UIRE这几个参数是由卫星向用户发播的，用户可以通过接收机收到；

“总的伪距偏差”是计算每个可见卫星的信号引起的总的伪距偏差的预测标准偏差值。对于Galileo系统总的伪距偏差计算公式如下：

${\sigma }_{u,\mathrm{RX}}\left[i\right]=\sqrt{{\sigma }_{\mathrm{SISA}}^2\left[i\right]+{\sigma }_{u,L}^2\left[i\right]}---\left(1\right)$

式中，

σ_SISA[i]是用户级别用到的第i颗卫星的广播参数SISA，它等于导航点位广播的SISA乘以一个确定因子，这里SISA定义是无偏高斯分布的最小标准偏差，因此可以认为

σ_SISA[i]＝SISA[i]]。

σ_uL[i]是加于第i颗卫星信号上的本地误差(对流层、噪声、多路径等)预测标准偏差。本地误差的标准偏差值可以从UERE(User Equivalent Range Error)表中读取，典型的UERE值列表如下：

表1.UERE表

对于GPS系统，某颗卫星总的伪距偏差同样可以采用(1)式计算，只是计算过程中用到的某些参数需要经过以下过程的等价转换。

EGNOS发播针对GPS卫星钟、星历、电离层延迟的误差改正，同时它还发播应用了钟差-星历改正(UDRE)、电离层改正(GIVE)后的伪距残差参数；

对完好性监测有用的信息由观测质量和几何信息组成。观测质量信息以标准偏差的形式提供，并与两类改正有关：

UDRE_i：是在第i颗卫星改正后的伪距上仍有的残余的钟差和星历误差的方差。可以直接从广播信息中获得；

UIRE_i：是在第i颗卫星改正后的伪距上仍有的残余的电离层误差的方差。它从广播的GIVE及计算的垂直电离层改正方差σ_UIVE组成的电离层模型中获得；

几何信息包含测距卫星的星历数据，从这里可以推估以时间为函数的卫星位置。它包括：

卫星星历数据

对卫星位置的改正数据；

EGNOS/Galileo转换需要将EGNOS系统完好性参数UDRE和UIRE与Galileo系统的SISA和SISMA完好性参数进行等价，转换公式如下：

σ_SISA，GPS[i]＝f_SISA，GPSσ_UDRE[i]           (1)

σ_SISMA，GPS[i]＝f_SISMA，GPSσ_UDRE[i]         (2)

这里，σ_UDRE[i]是第i颗卫星的由轨道误差和钟差引起的用户伪距误差的标准偏差，计算公式如下：

${\sigma }_{i,\mathrm{UDRE}}^2={({\mathrm{UDRE}}_i/3.29)}^2$

式中：f_SISA，GPS和f_SISMA，GPS是经过算法校准后得到的经验系数，通过数据结果统计、比较和分析可以得到这两个参数；

若考虑到Galileo和EGNOS不同的完好性分配方法，Galileo用到四种失效机理，EGNOS基于无故障假设，针对GPS卫星情况，减少输入变量数目是有可能的，可以将单卫星失效概率置0(p_fail＝0)，相应的避免了使用SISMA等效变量。在此意义上，GPS卫星对IR计算的贡献可以减少到单一的无故障模式。当然，也有可能假设f_SISMA，GPS＝0并且第一阶近似f_SISA，GPS＝1。

计算本地误差的等效标准偏差公式：

${\sigma }_{u,L,\mathrm{GPS}}^2\left[i\right]={\sigma }_{\mathrm{UIRE}}^2\left[i\right]+\left({\sigma }_{\mathrm{air}}^2\right[i]+{\sigma }_{\mathrm{tropo}}^2[i\left]\right)---\left(3\right)$

σ_u，L，GPS是本地接收机噪声、多径噪声(σ_air)、对流层(σ_tropo)、电离层(σ_UIRE)引起的综合误差的标准偏差。

${\sigma }_{\mathrm{UIRE}}^2\left[i\right]=\frac{1}{1-\left(\cos \mathrm{EL}\right[i]/(1+\frac{h_I}{R_E}))}·{\left(\mathrm{UIVE}\right[i]/3.29)}^2---\left(4\right)$

其它分量可以让其等于Galileo系统定义的UERE表中的数据：

$\left({\sigma }_{\mathrm{air}}^2\right[i]+{\sigma }_{\mathrm{tropo}}^2[i\left]\right)={\sigma }_{u,L,\mathrm{Galileo}}^2\left[i\right]---\left(5\right)$

或者采用以下两个参数的经验公式计算得到：

${\sigma }_{\mathrm{air}}^2\left[i\right]={(0.16+0.23·e^{\frac{\mathrm{EL}\left[i\right]}{19.6}})}^2---\left(6\right)$

${\sigma }_{\mathrm{tropo}}^2\left[i\right]={\left(0.12\frac{1.001}{\sqrt{0.002001+{\sin }^2\mathrm{EL}\left[i\right]}}\right)}^2---\left(7\right)$

最终，得到GPS卫星总的伪距偏差的方差计算公式如下：

${\sigma }_{u,\mathrm{RX}}^2\left[i\right]={\sigma }_{\mathrm{SISA},\mathrm{GPS}}^2\left[i\right]+{\sigma }_{u,L,\mathrm{GPS}}^2\left[i\right]$

$={\sigma }_{\mathrm{UDRE}}^2\left[i\right]+{\sigma }_{\mathrm{UIRE}}^2\left[i\right]+{\sigma }_{\mathrm{air}}^2\left[i\right]+{\sigma }_{\mathrm{tropo}}^2\left[i\right]---\left(8\right)$

5)计算加权矩阵，根据计算的“总的伪距偏差σ_u，RX[i]”计算加权矩阵W，通过倒置协方差阵实现，其对角线元素为：

$\left\{W_{i,i}\right\}=\frac{1}{{\sigma }_{u,\mathrm{RX}}^2\left[i\right]}---\left(9\right)$

6)计算点位误差矩阵，由观测矩阵G和加权矩阵W计算点位误差矩阵K，计算公式为：

K＝(G^TWG)^-1G^TW      (10)

式中，K为求解的点位解算矩阵，G为观测矩阵，公式如下：

G_i＝[-cosEl_isinAz_i-cosEl_icosAz_i-sinEl_i1]＝G矩阵的第i行

W是加权矩阵，通过倒置协方差阵实现，其对角线元素为：

$\left\{W_{i,i}\right\}=\frac{1}{{\sigma }_{u,\mathrm{RX}}^2\left[i\right]};$

7)分别计算水平和垂直无故障和有故障情况下的误差限值：

a.无故障条件下的点位偏差计算

令M_topo＝{K}_{submax trix(3，N)}，N为卫星颗数，则水平无故障点位偏差分布限值的方差为：

${{\xi }_{\mathrm{FF}}}^2=\frac{{\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{nn}}^2+{\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ee}}^2}{2}+\sqrt{{\left(\frac{{\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{nn}}^2-{\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ee}}^2}{2}\right)}^2+{\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ne}}^4}$

其中，

${\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{nn}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[1,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)---\left(11\right)$

${\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ne}}^2=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[1,i]·M_{\mathrm{topo}}[2,i]·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)$

${\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ee}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[2,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)$

垂直无故障点位偏差分布限值的方差为：

${\sigma }_{u,V,\mathrm{FF}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[3,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)---\left(12\right)$

式中，

σ_u，V，FF是用来限定无故障条件下垂直方向点位偏差模型(零均值正态累积分布函数)的标准偏差。

ξ_FF是用来限定无故障条件下水平方向点位偏差模型的标准偏差。

b.故障条件下的点位偏差计算

限定水平方向点位偏差分布的方差是：

${{\xi }_{\mathrm{FM}}}^2=\frac{{\sigma }_{u,\mathrm{MF},\mathrm{nn}}^2+{\sigma }_{u,\mathrm{FM},\mathrm{ee}}^2}{2}+\sqrt{{\left(\frac{{\sigma }_{u,\mathrm{FM},\mathrm{nn}}^2-{\sigma }_{u,\mathrm{FM},\mathrm{ee}}^2}{2}\right)}^2+{\sigma }_{u,\mathrm{FM},\mathrm{ne}}^4}$

其中，

${\sigma }_{u,\mathrm{FM},\mathrm{nn}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[1,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)+M_{\mathrm{topo}}{[1,j]}^2·({\mathrm{SISMA}}_j^2-{\mathrm{SISA}}_j^2)---\left(13\right)$

${\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ne}}^2=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[1,i]·M_{\mathrm{topo}}[2,i]·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)+M_{\mathrm{topo}}[1,j]·M_{\mathrm{topo}}[2,j]·({\mathrm{SISMA}}_j^2-{\mathrm{SISA}}_j^2)$

${\sigma }_{u,\mathrm{FF},\mathrm{ee}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[2,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)+M_{\mathrm{topo}}{[2,j]}^2·({\mathrm{SISMA}}_j^2-{\mathrm{SISA}}_j^2)$

限定垂直方向点位偏差分布的方程为：

${\sigma }_{u,V,\mathrm{FM}}^2={\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{M}_{\mathrm{topo}}[3,i]}^2·({\mathrm{SISA}}_i^2+{\sigma }_{u,L,i}^2)+M_{\mathrm{topo}}{[3,j]}^2·({\mathrm{SISMA}}_j^2-{\mathrm{SISA}}_j^2)---\left(14\right)$

式中，

σ_u，V，FM是用来限定故障条件下垂直方向点位偏差模型(零均值正态累积分布函数)的标准偏差。

ξ_FM是用来限定故障条件下水平方向点位偏差模型的标准偏差。

8)根据(15)和(16)式计算GPS和Galileo无故障情况下的水平和垂直完好性风险：

无故障水平完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},H,\mathrm{FF}}=e^{-\frac{{\mathrm{HAL}}^2}{2{{\xi }_{\mathrm{FF}}}^2}}---\left(15\right)$

无故障垂直完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},V,\mathrm{FF}}=1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FF}}}\right),$其中$\mathrm{erf}\left(u\right)=\frac{2}{\sqrt{\pi }}·\underset{0}{\overset{u}{\int }}{e}^{-x^2}{d}_x---\left(16\right)$

9)根据(17)和(18)式分别计算Galileo有故障水平和垂直完好性风险：

有故障水平完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},H,\mathrm{FM}}=1-{\chi }_{2,{\delta }_{u,H}}^2\mathrm{cdf}\left(\frac{{\mathrm{HAL}}^2}{{{\xi }_{\mathrm{FM}}}^2}\right)$

其中，

$\left(\begin{array}{c}{\mu }_{u,n}\\ {\mu }_{u,e}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}\left|M_{\mathrm{topo}}\right[1,j]·b_j|\\ \left|M_{\mathrm{topo}}\right[2,j]·b_j|\end{array}\right),b_j={\mathrm{TH}}_j$

${\delta }_{u,H}=\left(\begin{array}{cc}{\mu }_{u,n}& {\mu }_{u,e}\end{array}\right)·\left(\begin{array}{cc}{{\xi }_{\mathrm{FM}}}^2& 0\\ 0& {{\xi }_{\mathrm{FM}}}^2\end{array}\right)·\left(\begin{array}{c}{\mu }_{u,n}\\ {\mu }_{u,e}\end{array}\right)---\left(17\right)$

${\chi }_{2,\delta }^2\mathrm{cdf}\left(x\right)=\underset{0}{\overset{x}{\int }}{\chi }_{2,\delta }^2\mathrm{pdf}\left(t\right)\mathrm{dt}$

${\chi }_{2,\delta }^2\mathrm{pdf}\left(x\right)=\frac{1}{2}{e}^{-\frac{1}{2}(x+\delta )}·\underset{j=0}{\overset{\infty }{\Sigma }}\frac{x^j{\delta }^j}{2^{2j}·{(j!)}^2}$

有故障垂直完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},V,\mathrm{FM}}=\frac{1}{2}·\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{fail},{\mathrm{sat}}_j}·((1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}+{\mu }_{u,V}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FM}}}\right))+(1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}-{\mu }_{u,V}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FM}}}\right)))---\left(18\right)$

10)根据(21)式计算两个系统总的HMI概率，即完好性奉献IR：

总的水平完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},H}=P_{\mathrm{IntRisk},H,\mathrm{FF}}+\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{fail},{\mathrm{sat}}_j}·P_{\mathrm{IntRisk},H,\mathrm{FM}}---\left(19\right)$

总的垂直完好性风险为：

$P_{\mathrm{IntRisk},V}=P_{\mathrm{IntRisk},V,\mathrm{FF}}+\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{fail},\mathrm{sa}{t}_j}·P_{\mathrm{IntRisk},V,\mathrm{FM}}---\left(20\right)$

则合成完好性风险为：

$P_{\mathrm{HMI}}(\mathrm{VAL},\mathrm{HAL})=1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FF}}}\right)+e^{-\frac{{\mathrm{HAL}}^2}{2{{\xi }_{\mathrm{FF}}}^2}}+$

$\frac{1}{2}·\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{fail},{\mathrm{sat}}_j}·((1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}+{\mu }_{u,V}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FM}}}\right))+(1-\mathrm{erf}\left(\frac{\mathrm{VAL}-{\mu }_{u,V}}{\sqrt{2}·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FM}}}\right)))---\left(21\right)$

$+\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{fail},{\mathrm{sat}}_j}·(1-{\chi }_{2,{\delta }_{u,H}}^2\mathrm{cdf}\left(\frac{{\mathrm{HAL}}^2}{{{\xi }_{\mathrm{FM}}}^2}\right))$

11)单GPS系统情况下根据(22)式计算用户保护级(xPL)，双系统情况下，根据(23)式计算用户保护级(xPL)：

无故障情况下的水平和垂直保护级如下：

HPL₀＝k_H·ξ_FF

                     (22)

VPL₀＝k_V·σ_u，V，FF

当有一颗卫星存在故障，但完好性标志被设置为“OK”，水平和垂直保护级计算公式如下：

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{HPL}}_{\mathrm{FM}}=\underset{i_{\mathrm{sat}}}{\max }\left\{\right|\sqrt{M_u{(1,i_{\mathrm{sat}})}^2+M_u{(2,i_{\mathrm{sat}})}^2}·\mathrm{TH}\left(i_{\mathrm{sat}}\right)|+k_H·{\xi }_{\mathrm{FF}}\}\\ {\mathrm{VPL}}_{\mathrm{FM}}=\underset{i_{\mathrm{sat}}}{\max }\{M_u(3,i_{\mathrm{sat}})·\mathrm{TH}\left(i_{\mathrm{sat}}\right)+k_V·{\sigma }_{u,V,\mathrm{FF}}\}\end{array}\right)---\left(23\right)$

这里k_V和k_H是在给定概率下报警限值可能被超出的比例因子。他们是垂直和水平CDF(累积密度函数)模型在σ_V＝1和ξ_H＝1时的取值。本发明通过采用较为先进的Galileo系统完好性概念实现多系统用户完好性的评估，通过对单系统和多系统的完好性计算结果的比对分析，证明了在多系统情况下，用户的定位结果可用性大幅提高，用户完好性在很大程度上得到了改善。

附图说明

图1为本发明提供的基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法的流程示意图；

图2为本发明提供的基于Galileo系统完好性概念的多模用户完好性评估方法的完好性示意图；

图3-图6为以wuhn站作为用户站的水平保护级HPL和垂直保护级VPL结果示意图。