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

Seiten zu den SzenariotypenAuf GitHub bearbeitenQuelle: docs/kinds/by-kind/hybrid-ukf.md

hybrid-ukf (Szenarioart)

Szenarioart der Engine v0.40.0, Familie Inertial-, Fusions- und Quantensensoren. 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#

Hybrider eng gekoppelter 17-Zustands-GNSS/INS-UKF aus Quanten- und klassischer Technik (MODELLED): 15 INS-Fehlerzustände + eine aus CAI abgeleitete Beschleunigungs-Bias-Korrektur + eine 2-Zustands-Uhr (Phase + Frequenz) aus der Uhren-Engine mit q-Parametern, angetrieben vom eingegrenzten CAI-Fehlermodell. Die Gütezahl ist die Selbstkonsistenz des Filters (NEES + Innovationsweißheit gegen χ²-Grenzen) — eine Aussage zur Selbstkonsistenz, KEINE Genauigkeitsgarantie für die reale Welt. Nur Simulation; kein TRL>3, kein Flugerbe, keine externe Validierung.

Ein Lauf von scenarios/hybrid-ukf.toml fasst sich so zusammen: scenario e8be19a6199e | hybrid-ukf (17-state, MODELLED) | sensor quantum-CAI (q_va 4.82e-14) | clock q_wf 1.00e-26 q_rw 3.00e-30 | NIS 11.85/12 in [10.12,14,04] | NEES 7.11/8 in [6.48,9,68] | CONSISTENT | aided 0.4m -> coast 7.7m over 120s | self-consistency, not accuracy

Eingaben#

Aus dem Schema (kshana kinds --json):

  • Pflichtfelder: seed, time, gnss, accel, clock
  • Optionale Felder: residual_accel_bias_m_s2, speed_m_s, sigma_pr_m, sigma_rr_mps, consistency_seeds, q_factor, r_factor

Das Beispiel scenarios/hybrid-ukf.toml setzt unter anderem:

Feld Wert Einheit
accel.bias 0 nicht angegeben
accel.cai.atom_number 1000000 nicht angegeben
accel.cai.contrast 0.5 nicht angegeben
accel.cai.cycle_time_s 0.5 s
accel.cai.pulse_sep_t 0.02 nicht angegeben
accel.cai.wavelength_m 7.8024e-7 m
accel.id cold-atom-interferometer Text
accel.provenance Interferometrischer Kaltatom-Beschleunigungsmesser (Rb-87 D2); eingegrenzt Text
accel.q_va 1.0000e-9 nicht angegeben
clock.id ultrastable-optical Text
clock.provenance Ultrastabile/optische Oszillatorklasse an Bord, White-FM-Sigm Text
clock.rw_fm_level 1.0000e-15 nicht angegeben

Ausführen#

kshana scenarios/hybrid-ukf.toml

Was es liefert#

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

Ergebnis Wert Einheit
clock_q_rw 3.0000e-30 1/s
clock_q_wf 1.0000e-26 s^2/s
coast.aided_pos_rms_m 0.360944 m
coast.coast_duration_s 120 s
coast.coast_end_pos_rms_m 7.69085 m
consistency.consistent true Flag
consistency.nees_chi2_lower_95 6.479865 1
consistency.nees_chi2_upper_95 9.677811 1
consistency.nees_dof 8 Anzahl
consistency.nees_mean 7.113875 1
Das Diagramm, das die Engine für scenarios/hybrid-ukf.toml schreibt, Szenarioart hybrid-ukf

Nachweise#

Keine Matrixzeile nennt diesen Typ beim Namen; die Kennzeichnung seines Ergebnisses stammt von der Engine selbst, siehe oben.

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

  • MODELLED Kaltatom-Interferometer-Beschleunigungsmesser aus ersten Prinzipien (k_eff·T², QPN). Unabhängige Referenz (ExternalDataset): Veröffentlichte numerische Vektoren aus Primärarbeiten zu CAI (Übertragungsfunktion nach Cheinet 2008; Empfindlichkeit nach Peters/Freier): k_eff·T² exakt getroffen, die Schrotrausch-ASD ein einseitiger Boden innerhalb von ~2× jedes veröffentlichten Instruments (reale Geräte tragen technisches Rauschen über dem Quantenboden). Eine Eingrenzung, keine Gleichheit. 0,30 Runde 2 (vorab registriert fcb9ac64), ein Befund (bleibt MODELLED): das reine QPN-Rotationsrauschen gegen das gemessene von Gauguet et al.
  • VALIDATED Fehlerzustands-EKF mit 15 Zuständen, lose gekoppelt (auf einer realen IMU/GNSS-Fahrt gegen NaveGo validiert); ein eng gekoppeltes Pseudoentfernungs-/Doppler-UKF und eine gekoppelte Uhr+Pos. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): NaveGo v1.4 (R. Gonzalez, LGPL-3.0, als Werkzeug unter GNU Octave ausgeführt, nie gelinkt): sein lose gekoppeltes ins_gnss auf seiner eigenen realen Ekinox-IMU/GNSS-Landfahrzeugfahrt, beide Lösungen gegen die Ekinox-Referenztrajektorie bewertet. Beide Filter lesen dieselbe 20-Hz-Float32-Eingabe, und die Konfiguration von Kshana wird mechanisch aus den veröffentlichten Parametern des Datensatzes abgebildet. Der horizontale und vertikale Positions-RMS von Kshana und sein
  • 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
  • MODELLED Eingegrenzte (beste/nominelle/konservative) Leistung eines Kaltatom-Interferometers — Bias-Instabilität, Geschwindigkeits-/Winkel-Random-Walk, Skalenfaktor-Stabilität, Interrogation. Orakel (InternalConsistency): Interne Konsistenz: die zitierte VRW-Eingrenzung, gegengeprüft mit der Physik von CaiAccelerometer::accel_asd + dem rohen Dynamikbereich, berechnet aus der Streifen-Mehrdeutigkeitsgrenze; die Zahlen sind MODELLED Eingrenzungen aus der Literaturübersicht (needs_source_confirmation), kein Gerät validiert, kein Validierungs-Halo

Einschränkungen#

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

  • MODELLED SIMULATION. Selbstkonsistenz des Filters (NEES + Innovationsweißheit) unter eingegrenzten CAI- und Uhrenrauscheingaben — eine Aussage zur Selbstkonsistenz, KEINE Genauigkeitsgarantie für die reale Welt. Keine Feld-/Flugergebnisse; kein TRL>3, kein Flugerbe, keine externe Validierung. Die CAI-Hardware ist im Besitz des Partners. (Ergebnis modelled_note)
  • Hybrider eng gekoppelter 17-Zustands-GNSS/INS-UKF aus Quanten- und klassischer Technik (MODELLED): 15 INS-Fehlerzustände + eine aus CAI abgeleitete Beschleunigungs-Bias-Korrektur + eine 2-Zustands-Uhr (Phase + Frequenz) aus der Uhren-Engine mit q-Parametern, angetrieben vom eingegrenzten CAI-Fehlermodell. (Szenarioarten-Katalog (kshana kinds --json))
  • Hybrider eng gekoppelter 17-Zustands-GNSS/INS-UKF aus Quanten- und klassischer Technik (MODELLED). (Kommentar in der Szenariodatei, Zeile 1)
  • GÜTEZAHL — Selbstkonsistenz des Filters (NEES + Innovationsweißheit), das Einzige, was eine Simulation über einen Schätzer ehrlich behaupten kann. Über ein Monte-Carlo-Ensemble, dessen Wahrheit aus genau dem Rauschen erzeugt wird, das das Filter annimmt, müssen die gepoolten Mittelwerte von NIS (Weißheit) und NEES in ihren 95-%-Chi-Quadrat-Bändern liegen. Dies ist eine Aussage zur SELBSTKONSISTENZ, KEINE Genauigkeitsgarantie für die reale Welt. (Kommentar in der Szenariodatei, Zeilen 21 bis 25)
  • EHRLICHKEIT: Alles hier ist MODELLED / SIMULATION. Die CAI- und Uhreneingaben sind eingegrenzte, für die Literatur repräsentative Werte, keine gemessene Hardware; die CAI-Hardware und ihr Key-Person bleiben im Besitz des Partners. Kein TRL>3, kein Flugerbe, keine externe Validierung. (Kommentar in der Szenariodatei, Zeilen 27 bis 29)
  • Monte-Carlo-Seeds, über die die Konsistenzreferenz poolt, und die Multiplikatoren zur Fehlabstimmung des Filters. 24 Seeds ergeben laufbasierte Chi-Quadrat-NEES-Bänder (8*24 DOF), die eng genug sind, um ein abgestimmtes von einem fehlabgestimmten Filter zu unterscheiden, und dabei den Lauf günstig halten. Setzen Sie q_factor / r_factor von 1,0 weg, um das Filter fehlabzustimmen und zu beobachten, wie das Konsistenztor es verwirft (q_factor skaliert das angenommene Prozessrauschen, r_factor das angenommene Messrausch (Kommentar in der Szenariodatei, Zeilen 44 bis 48)
  • Die Leistung von Quanten-Inertialsensoren 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))
  • 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#