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

Seiten zu den SzenariotypenAuf GitHub bearbeitenQuelle: docs/kinds/by-kind/lunar-integrity.md

lunar-integrity (Szenarioart)

Szenarioart der Engine v0.40.0, Familie Mond und cislunarer Raum. 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#

ARAIM-Schutzniveau-Überflug am lunaren Südpol gegen einen repräsentativen Satz von LunaNet-Relais. sigma_ure_m legt die Genauigkeit der Signal-in-Space-Entfernungsmessung offen (Schutzniveaus skalieren linear damit, sodass ein Durchfahren die Frage beantwortet, welche Entfernungsmessgenauigkeit ein Alarmgrenzwert verlangt). Standardmäßig der historische Südpolfall der Klasse LNIS.

Ein Lauf von scenarios/lunanet-araim.toml fasst sich so zusammen: lunar-integrity | south pole | 0/24 epochs available (0,0%) | AL 50 m | σ_URE 30 m | HPL 263–452 m

Eingaben#

Aus dem Schema (kshana kinds --json):

  • Pflichtfelder: keine
  • Optionale Felder: step_s, duration_s, alert_limit_m, p_hmi, sigma_ure_m

Das Beispiel scenarios/lunanet-araim.toml setzt unter anderem:

Feld Wert Einheit
alert_limit_m 50 m
duration_s 86400 s
kind lunar-integrity Text
p_hmi 1.0000e-4 nicht angegeben
step_s 3600 s

Ausführen#

kshana scenarios/lunanet-araim.toml

Was es liefert#

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

Ergebnis Wert Einheit
alert_limit_m 50 m
evidence.id_rule die stabile Kennung der Matrixzeile (die ID Text
evidence.matrix docs/VERIFICATION-MATRIX.md Text
evidence.tier MODELLED Text
max_hpl_m 452.18433 m
min_hpl_m 263.02565 m
samples_available 0 Anzahl
samples_total 24 Anzahl
sigma_ure_m 30 m
Das Diagramm, das die Engine für scenarios/lunanet-araim.toml schreibt, Szenarioart lunar-integrity

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):

  • 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
  • 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
  • VALIDATED Der Schritt von der Geometrie zur Kovarianz beim lunaren Schutzniveau — (GᵀG)⁻¹ über die Gesamtgeometrie aller sichtbaren Satelliten und jede Teilgeometrie mit einem einzelnen Fehler, projiziert auf die lokale Vertikale a. Orakel (ExternalDataset): Zwei etablierte Implementierungen von Drittanbietern, zusammengesetzt, beide offline ausgeführt, wobei die Fixture von Anfang bis Ende neu erzeugt und als byteidentisch verifiziert wurde. RTKLIB 2.4.2-p13 (T. Takasu, BSD-2-Clause), Commit 71db0ff, src/rtkcmn.c, aus dem C-Quelltext mit -ULAPACK kompiliert: lsq() → matinv() → ludcmp()/lubksb() invertiert die Normalmatrix durch Crout-LU mit Teilpivotisierung, ein Algorithmus, der nichts mit dem handgeschriebenen Gauß-Jordan-invert4() von kshana zu tun hat

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#