GPS が使えない環境の代替 PNT（シナリオ種別ファミリー）

エンジン v0.40.0 のシナリオ種別 5 件。助言のみ：研究・エンジニアリング用ツールによる解析出力であり、型式承認を受けた航法装置ではなく、人命安全（safety-of-life）サービスでもありません。ここにあるラベルはすべてエンジンまたは検証マトリクスによるものです。検証マトリクスに別の記載がない限り、種別は MODELLED です（ラベルの付与方法：README のエビデンスの節）。

トピックページ：CAPABILITY、RESILIENCE-CROSSWALK。実行例：kshana scenarios/combined-altpnt.toml。全ファミリー：KINDS.md。

gravity-map#

GPS が使えない環境での重力マップマッチング航法：冷却原子重力計が、通過する重力異常の系列から INS の一定のドリフトを復元します。

必須フィールド：nmax、start_lat_deg、start_lon_deg、step_lat_deg、step_lon_deg、waypoints、drift_lat_deg、drift_lon_deg、gravimeter_asd、averaging_time_s、map_sigma_mgal、search_half_deg、search_step_deg。任意：coeffs、mascons、refine_stages、refine_factor、noise_seed、reference、map_error_mc。

台帳：この種別を挙げている検証マトリクスの行はなく、エンジンが自身の結果にラベルを付けます。入力、結果、エビデンス、制限事項を含む全ページ：gravity-map。

kshana scenarios/gravity-map-nav.toml

terrain-nav#

GPS が使えない環境での地形参照航法（TERCOM/SITAN）：電波高度計・気圧高度計の地表標高プロファイルを SRTM 方式の DEM と照合し、INS のドリフトを復元します。

必須フィールド：dem_seed、start_lat_deg、start_lon_deg、step_lat_deg、step_lon_deg、waypoints、drift_lat_deg、drift_lon_deg、altimeter_sigma_m、map_sigma_m、search_half_deg、search_step_deg。任意：refine_stages、refine_factor、noise_seed。

台帳：MODELLED。入力、結果、エビデンス、制限事項を含む全ページ：terrain-nav。

kshana scenarios/terrain-nav.toml

terrain-slam#

GPS が使えない環境での逐次（再帰）地形参照航法：パーティクルフィルタがエポックごとに地形照合の測定モデルを実行し（実行中のフィルタとしての SITAN）、軌跡に沿って時間変化する INS ドリフトを追跡します。バッチ方式の terrain-nav が復元できるのは、単一の一定オフセットだけです。

必須フィールド：dem_seed、start_lat_deg、start_lon_deg、step_lat_deg、step_lon_deg、waypoints、drift_rate_lat_deg、drift_rate_lon_deg、altimeter_sigma_m、map_sigma_m。任意：n_particles、init_pos_sigma_deg、process_sigma_deg、resample_ess_frac、seed。

台帳：この種別を挙げている検証マトリクスの行はなく、エンジンが自身の結果にラベルを付けます。入力、結果、エビデンス、制限事項を含む全ページ：terrain-slam。

kshana scenarios/terrain-slam.toml

combined-altpnt#

GPSが使えない状況での、重力・磁気・地形を組み合わせた航法装置：三つのスカラー場チャンネルをウェイポイントごとに融合し、どの単一の場よりも鋭い（CRLBの低い）ドリフト補正を得ます。

必須フィールド：start_lat_deg、start_lon_deg、step_lat_deg、step_lon_deg、waypoints、drift_lat_deg、drift_lon_deg、search_half_deg、search_step_deg、nmax、gravity_sigma_mgal、igrf_year、magnetic_sigma_nt、dem_seed、terrain_sigma_m。任意：coeffs、mascons、magnetic_mascons、igrf_alt_km、refine_stages、refine_factor、noise_seed、magnetic_grid。

台帳：この種別を挙げている検証マトリクスの行はなく、エンジンが自身の結果にラベルを付けます。入力、結果、エビデンス、制限事項を含む全ページ：combined-altpnt。

kshana scenarios/combined-altpnt.toml

conflict-resilience#

MODELLEDの、階層型PNTの紛争下レジリエンス（P7）：係争環境のユーザーが複数のPNTレイヤー（オープンサービスのGNSS、広帯域GNSS、認証付きコンステレーション、補強中継機）を使い、各レイヤーには基本の可用性、1σ の精度、および共有されるジャミング／スプーフィングの脅威に対するベクトルごとの拒否脆弱性があります。強度をスイープするシード付きのモンテカルロが、各レイヤーを確率clamp(vulnerability·intensity·vector_weight,0,1)で拒否し、生き残ったものを閉形式の逆分散則 σ_fused=(Σ 1/σ_i²)^(−1/2)で融合し、全損失確率（すべてのレイヤーが拒否される確率）、融合誤差の中央値、強度に対するレイヤーごとの利用可能／拒否の統計を報告します。代表的なレジリエンス比（単一レイヤーと階層型の全損失確率の比）は、独立性の仮定のもとで~7x程度になります。次に、一因子ガウス・コピュラによる相関拒否のスイープを行うと、拒否の相関が高まるにつれてその~7xが1に向かって崩れることが示されます（相関は階層化を無力にします）。事前分布の感度ブロックは、mcdaのトルネード図、ディリクレ分布による脅威労力の再配分、パーセンタイル信頼区間によって、出典付きの脆弱性の事前分布にわたって代表値の範囲を求めます。VALIDATEDの中核：モンテカルロの全損失は、閉形式の独立積 Π_i p_deny_iに収束します（固定シードかつ大きなNでの、モンテカルロの標準誤差の範囲内）。逆分散融合は閉形式の恒等式です。ρ=0ではコピュラは独立モデルに帰着し、どの ρ でも各レイヤーの周辺拒否率が保たれます。MODELLED：レイヤーごとの脆弱性／可用性／精度の大きさは、出典はあるがモデルから計算した入力であり（JammerTest 2024、TEXBAT、EASA SIB、RTCA DO-229、LunaNet/IOAG — conflict_threat_paramsを参照）、具体的な~7xという大きさと、比と相関の曲線の形は、このパラメーター設定から導かれます。続く §4.2のベクトルごとの生存の内訳は、共有されるRFの脅威を、名前付きの四つのベクトル（ジャミング／スプーフィング／運動エネルギー／サイバー）に分解し、各ベクトルについて、利用可能なPNTの段階的劣化曲線S_v(x)=1-Prod_i(1-a_i(1-clamp(susceptibility_i,v·x,0,1)))を報告します。VALIDATED：シード付きのレイヤーごとのモンテカルロはその閉形式に収束します。相関のあるRFベースラインでは、ジャミングが最も鋭いベクトルであり、RFの影響を受けない慣性レイヤーが決定的な生き残りです。認証を受けた航法可用性の製品ではありません。

必須フィールド：なし。任意：layers、intensity、correlation、trials、seed、primary_layer。

台帳：この種別を挙げている検証マトリクスの行はなく、エンジンが自身の結果にラベルを付けます。入力、結果、エビデンス、制限事項を含む全ページ：conflict-resilience。

kshana scenarios/conflict-resilience.toml