Traducción automática, no revisada por un hablante nativo. El inglés es la referencia.

Páginas de tipos de escenarioEditar en GitHubFuente: docs/kinds/by-kind/orbit.md

orbit (tipo de escenario)

Tipo de escenario del motor v0.40.0, familia Constelaciones, cobertura y geometría. Consultivo: salida de análisis de una herramienta de investigación e ingeniería, no un equipo de navegación homologado ni un servicio de seguridad de la vida humana. Toda etiqueta de aquí es la del motor o la de la matriz de verificación; un tipo de escenario es MODELLED salvo que la matriz diga otra cosa (cómo se gana una etiqueta: la sección Evidence del README).

Qué hace#

Disponibilidad de GNSS y DOP a partir de una constelación orbital (Walker / TLE / RINEX).

Una ejecución de scenarios/orbit-rinex.toml se resume así: escenario bffc887db977 | 77/361 muestras GNSS nominales | mejor PDOP 2,53 pos 2.53m | holdover cuántico 0s p95 6.49e-5ns integridad 1,000 seguridad n/a (sin ataque) | holdover clásico 0s p95 25.0ns integridad 1,000 seguridad n/a (sin ataque)

Entradas#

Del esquema (kshana kinds --json):

  • Campos obligatorios: seed, threshold_ns, mask_deg, time, user|user_site, constellation, clock_quantum, clock_classical
  • Campos opcionales: sigma_uere_m, constellations, epoch, export_sp3, export_omm, export_oem, skyline

El ejemplo scenarios/orbit-rinex.toml establece, entre otros:

Campo Valor Unidad
clock_classical.id csac-sa45s texto
clock_classical.provenance Microchip SA.45s / SA65 chip-scale atomic clock, sigma_y(1s) texto
clock_classical.q_rw 1.0000e-28 1/s
clock_classical.q_wf 9.0000e-20 s^2/s
clock_classical.y0 1.0000e-11 1
clock_quantum.id optical-sr-lattice texto
clock_quantum.provenance Reloj óptico de red de estroncio, objetivo orientado al espacio sigma_y texto
clock_quantum.q_rw 1.0000e-40 1/s
clock_quantum.q_wf 1.0000e-30 s^2/s
clock_quantum.y0 1.0000e-15 1
constellation.rinex 3,04 N: GNSS NAV DATA G: GPS texto
kind orbit texto

Ejecútelo#

kshana scenarios/orbit-rinex.toml

7 escenarios incluidos usan este tipo de escenario; los demás están en scenarios/.

Qué proporciona#

Los resultados escalares de esa ejecución, con las unidades que indica el motor:

Resultado Valor Unidad
classical.filter_health.consistent true indicador
classical.filter_health.nees_chi2_lower_95 1.540167 1
classical.filter_health.nees_chi2_upper_95 2.518928 1
classical.filter_health.nees_mean 1.963599 1
classical.filter_health.nis_chi2_lower_95 0.975649 1
classical.filter_health.nis_chi2_upper_95 1.024647 1
classical.filter_health.nis_mean 1.000119 1
classical.fom.availability 0.645429 1
classical.fom.holdover_s 0 s
classical.fom.integrity 1 1
El gráfico que el motor genera para scenarios/orbit-rinex.toml, tipo de escenario orbit

Evidencias#

MODELLED 4 · VALIDATED 4: las filas de la matriz de verificación que nombran este tipo de escenario.

  • VALIDATED Rotación terrestre a partir de una fecha juliana UT1 en dos partes en la ruta de la órbita, de modo que la posición fija a la Tierra conserva el microsegundo que pierde una fecha en un único f64 (unos 3e-9 rad hacia 2020): jd2::gmst82 (GMST de IAU 1982, la convención TEME, sobre las dos partes), cio:
  • VALIDATED GDOP/PDOP/HDOP/VDOP/TDOP a partir de la geometría de línea de visión mediante Q=(HᵀH)⁻¹ con una descomposición ENU local Pruebas: dop_reference.rs.
  • MODELLED dop_error_mc::run_geometry y check: una simulación Monte Carlo con semilla (N = 20.000 épocas por geometría, sigma = 1,5 m, semilla ChaCha8 36 + i) de la propia fijación por mínimos cuadrados iterados del motor (pvt::solve_spp, pesos unitarios, resuelta desde la posición verdadera) sobre Pruebas: uere_dop_monte_carlo.rs.
  • VALIDATED skyline + frames::look_angles + geometry::sky_geometry: el acimut y la elevación geodésicos (WGS-84) de un satélite desde un emplazamiento terrestre, una tabla de máscara de acimut y elevación interpolada linealmente en acimut con cierre a 360 grados, el conjunto visible el Pruebas: skyline_orekit_oracle.rs.
  • y 4 más en la matriz.

Las filas que la propia ejecución puso a prueba, con la referencia independiente que da la matriz a cada una (las fuentes públicas se nombran allí):

  • VALIDATED Desviación de Allan / modificada / de Hadamard + identificación de ruido de ley de potencias con intervalos de confianza χ². Referencia independiente (ExternalDataset): NIST SP 1065 (Riley) / desviaciones de referencia de Stable32 en NBS14
  • VALIDATED GDOP/PDOP/HDOP/VDOP/TDOP a partir de la geometría de línea de visión mediante Q=(HᵀH)⁻¹ con una descomposición ENU local. Referencia independiente (ExternalDataset): DOP de gnss_lib_py 1.0.4 (Stanford NAV Lab) — biblioteca independiente, coincidente a 1e-6 relativo
  • MODELLED Crecimiento del error de inercia en forma cerrada + holdover hasta el umbral; clases de reloj cuántico. Referencia independiente (ReferenceImpl): Recursión de covarianza de clock_state en varios pasos (comprobación cruzada en el mismo código base); el núcleo subyacente de varianza de inercia e inversión de holdover está validado externamente frente a scipy (véase «Clock-holdover coast-variance & threshold inversion»). Las cifras de holdover por clase con suelo de ruido rojo siguen siendo MODELLED
  • MODELLED Reloj de Kalman de 3 estados (fase/frecuencia/deriva) de van Loan, estabilizado de Joseph. Referencia independiente (ReferenceImpl): filterpy 1.4.5 KalmanFilter (R. Labbe, MIT), con F mediante scipy.linalg.expm y Q mediante la matriz por bloques de Van Loan 1978 — una implementación de referencia independiente que reproduce la trayectoria completa del filtro de kshana. Consistencia entre implementaciones: la física del reloj y la calibración de Allan no están validadas externamente, por lo que esto sigue siendo MODELLED. 0,30 comparación externa, un hallazgo (sigue siendo MODELLED): en relojes finales de IGS de 30 s de 11 GPS Blo
  • MODELLED Chi-cuadrado asistido por reloj, RAIM, AGC, FoM de seguridad por época fusionada con SQM. Referencia independiente (ExternalDataset): parámetros de escenario de TEXBAT (Humphreys 2012) — caracterización, no vectores fijados. 0,30 comparación externa, un hallazgo (sigue siendo MODELLED): en JammerTest 2024 (Bleik; datos GPL-3.0) los monitores de nivel de observable (chi-cuadrado asistido por reloj, RAIM, fallo de solución) no dieron ninguna alarma dentro de 10 s de ninguno de los 8 inicios de suplantación publicados evaluables (donde la ventana previa al inicio estaba limpia, la primera alarma llegó entre 10,2 y 39 s después del pu

Limitaciones#

Lo que el propio informe de la ejecución dice que no está modelado o no está validado:

  • El holdover del reloj sin GNSS es MODELLED, no está validado: se comprueba frente a una implementación separada de este mismo código base — independiente de la unidad bajo prueba, pero no autoridad externa. (matriz de verificación (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
  • La estimación del estado del reloj de a bordo es MODELLED, no está validada: se comprueba frente a una implementación separada de este mismo código base — independiente de la unidad bajo prueba, pero no autoridad externa. (matriz de verificación (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
  • La detección de spoofing es MODELLED, no está validada: una subafirmación se comprueba externamente, pero la capacidad completa compone piezas modeladas, por lo que la capacidad sigue siendo modelada. (matriz de verificación (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
  • La reproducibilidad y el aseguramiento del software son MODELLED, no están validados: una subafirmación se comprueba externamente, pero la capacidad completa compone piezas modeladas, por lo que la capacidad sigue siendo modelada. (matriz de verificación (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Véase también#