Maschinelle Übersetzung, nicht von einem Muttersprachler geprüft. Englisch ist die maßgebliche Fassung.

Seiten zu den SzenariotypenAuf GitHub bearbeitenQuelle: docs/kinds/by-kind/gnss-sim.md

gnss-sim (Szenarioart)

Szenarioart der Engine v0.40.0, Familie GNSS-Messungen, Positionierung und Integrität. Beratend: Analyseausgabe eines Forschungs- und Entwicklungswerkzeugs, keine typzugelassene Navigationsausrüstung und kein Dienst für die Sicherheit von Menschenleben. Jede Bezeichnung hier stammt von der Engine oder der Verifikationsmatrix; eine Art ist MODELLED, sofern die Matrix nichts anderes sagt (wie eine Bezeichnung verdient wird: der Abschnitt Evidence der README).

Was es tut#

Pseudoentfernungssimulation im Messraum (Klobuchar-Ionosphäre, Saastamoinen/Niell-Troposphäre) + RAIM.

Ein Lauf von scenarios/gnss-sim-raim.toml fasst sich so zusammen: scenario ab854d9d7886 | gnss-sim | mean iono 19.9m tropo 6.8m | RAIM avail 0,82 mean HPL 22.2m VPL 39.9m fault-rate 0,000

Eingaben#

Aus dem Schema (kshana kinds --json):

  • Pflichtfelder: seed, time, receiver, constellation
  • Optionale Felder: iono, tropo, mask_deg, noise_sigma_m, multipath_m, sat_clock_rms_m, uere_m, p_fa, p_md, alert_limit_h_m, alert_limit_v_m, skyline

Das Beispiel scenarios/gnss-sim-raim.toml setzt unter anderem:

Feld Wert Einheit
alert_limit_h_m 40 m
alert_limit_v_m 50 m
constellation.altitude_km 20200 km
constellation.inclination_deg 55 deg
constellation.phasing_f 1 nicht angegeben
constellation.planes 6 nicht angegeben
constellation.sats_per_plane 4 nicht angegeben
iono.alpha [3.8200e-8, 1.4900e-8, -1.7900e-7, 0] nicht angegeben
iono.beta [143000, 0, -328000, 113000] nicht angegeben
iono.gps_seconds_of_day 50400 d
kind gnss-sim Text
mask_deg 5 deg

Ausführen#

kshana scenarios/gnss-sim-raim.toml

2 mitgelieferte Szenarien verwenden diese Art; die anderen sind in scenarios/.

Was es liefert#

Die skalaren Ergebnisse dieses Laufs, mit den Einheiten, die die Engine angibt:

Ergebnis Wert Einheit
evidence.id_rule die stabile Kennung der Matrixzeile (die ID Text
evidence.matrix docs/VERIFICATION-MATRIX.md Text
evidence.tier MODELLED Text
fom.fault_rate 0 1
fom.mean_hpl_m 22.201883 m
fom.mean_iono_m 19.861204 m
fom.mean_tropo_m 6.762787 m
fom.mean_vpl_m 39.923459 m
fom.raim_availability 0.819672 1
seed 7 1
Das Diagramm, das die Engine für scenarios/gnss-sim-raim.toml schreibt, Art gnss-sim

Nachweise#

VALIDATED: die Zeilen der Verifikationsmatrix, die diese Art nennen.

  • VALIDATED Klobuchar-L1-Einfrequenz-Gruppenlaufzeitverzögerung der Ionosphäre entlang des Schrägwegs aus den acht ausgesendeten α/β-Koeffizienten Tests: klobuchar_reference.rs.

Die Zeilen, die der Lauf selbst ausgeübt hat, mit der unabhängigen Referenz, die die Matrix jeder gibt (die öffentlichen Quellen sind dort genannt):

  • VALIDATED ARAIM-Mehrfachhypothesen-Lösungstrennung nach dem ARAIM Airborne Design Document (ADD) v4.2 (araim_reference::add_v42_protection_levels und add_v42_protecti. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): Drei unabhängige Werkzeuge, vorab registriert (0123cee1), bevor irgendeine Fixture oder Ausgabe der Referenz existierte, Toleranzen damals festgelegt. (1) ARAIM: Stanford MAAST for ARAIM 2 (Commit ab70e2a3, BSD-3) mhss_raim_baseline_v5.m, als getrenntes Programm unter GNU Octave 8,4 mit einem treiberseitigen unique()-Kompatibilitäts-Shim ausgeführt (offengelegt, keine Algorithmusänderung), beim TOL_PL des ADD von 0,05 m: Das Rust reproduziert die ADD-Referenzimplementierung auf
  • VALIDATED GDOP/PDOP/HDOP/VDOP/TDOP aus der Sichtliniengeometrie über Q=(HᵀH)⁻¹ mit einer lokalen ENU-Aufteilung. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): gnss_lib_py 1.0.4 (Stanford NAV Lab) DOP — unabhängige Bibliothek, auf 1e-6 relativ getroffen
  • VALIDATED Klobuchar-L1-Einfrequenz-Gruppenlaufzeitverzögerung der Ionosphäre entlang des Schrägwegs aus den acht ausgesendeten α/β-Koeffizienten. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): RTKLIB ionmodel (tomojitakasu/RTKLIB, src/rtkcmn.c) — unabhängige Referenzimplementierung, aus dem Quelltext kompiliert; auf < 1e-4 m getroffen
  • VALIDATED Der Verteilungskern, auf dem jedes Schutzniveau ruht: die Fehlererkennungsschwelle des Schnappschusses χ²₁₋ₚfₐ(dof), die Nichtzentralität bei verpasster Erkennung pbias=√λ und. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): SciPy 1.17.0 (scipy.stats.chi2/.norm/.ncx2 + optimize.brentq) — unabhängige Bibliothek (Cephes/Boost), ein anderer Algorithmus als die Reihe der unvollständigen Gammafunktion von Kshana; auf ≤1e-6 rel. getroffen. Nur der Kern. Die Zuteilung des ARAIM-MHSS-P_HMI-Budgets ist nicht mehr ohne eine veröffentlichte numerische unabhängige Referenz — das durchgerechnete Beispiel der WG-C ARAIM Technical Subgroup selbst stützt jetzt die separate Zeile „ARAIM MHSS protection levels against published referen
  • MODELLED Deterministisch, szenario-gehasht, SBOM- und plattformübergreifende Golden-Gates. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): SBOM-Übereinstimmung mit dem offiziellen CycloneDX-1,5-JSON-Schema (+ gültige SPDX-Kennungen) — ein externer veröffentlichter Standard, null Validierungsfehler über den gesamten Abhängigkeitsgraphen; der Teil FoM-Determinismus / Byte-Reproduzierbarkeit bleibt eine festgelegte Selbstkonsistenzprüfung, daher bleibt die Zeile MODELLED

Einschränkungen#

Was der eigene Bericht des Laufs als nicht modelliert oder nicht validiert nennt:

  • Reproduzierbarkeit und Software-Assurance ist MODELLED, nicht validiert: Eine Teilbehauptung ist extern geprüft, aber die gesamte Fähigkeit setzt sich aus modellierten Teilen zusammen, daher bleibt die Fähigkeit modelliert. (Verifikationsmatrix (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Siehe auch#