• GNSS が途絶える瞬間をリハーサルする
• 0.40 の新機能、0.39 の新機能、0.38 の新機能、そして 0.38 の詳細：Jammertest のスコアリング、受信機自身のフラグ、機械入力、タイミングとホールドオーバー、標準パック、LunaNet AFS、ラボの往復、kshana-bench、オブザバトリー、エクスポーター、光学、宇宙ユーザーの航法、月のインフラ
• Kshana Studio とすべての Studio ページ
• 機能：領域の一覧表、ファミリー別のすべてのシナリオ種別、すべてのコマンド、すべてのサーフェス
• 実行の仕組み、ミッション
• エビデンス：台帳、機能ドメイン
• インストール、アーキテクチャ（および図）、AI アシスタント
• エディション、研究、引用、ライセンス
• リファレンス：使い方、シナリオ形式、出力、リポジトリ構成、FAQ、トラブルシューティング、バージョニング、ロードマップ、コントリビューション、ドキュメント

どれでも kshana example <scenario> > s.toml && kshana s.toml で実行できます。シナリオは l-band-waterfall-jamming、constellation-multi-gnss-coverage、solar-system-tour、leo-pass-iridium です。

四つともすべて作り物のデータであり、助言です。示すのはソフトウェアの形式と動作であり、どの受信機やシステムが干渉に対してどう動作するかではありません。一つ目は kshana receiver-trust examples/maritime-trust/session.toml、二つ目は kshana route-exposure を examples/interference-map/ のサンプルに対して、三つ目は kshana nmea-scenario scenarios/training/coastal-drag-off.toml --out drag.nmea（訓練専用：実際の航法機器には決して入力しないでください）、四つ目は docs/EVIDENCE-PACKS.md のとおりに実行します。

ドメインごとの完全な詳細は以下のとおりです。機能ごとの成熟度の台帳は docs/CAPABILITY.md と docs/VALIDATION.md を参照してください。

各機能は、Rust API、実行可能なシナリオ kind、またはその両方で利用できます。機能ごとの成熟度 — 確認済み、実行可能、ライブラリ — は docs/CAPABILITY.md で管理しています。機械検査される検証マトリクス（src/verification.rs）は、要件 → モジュール → テスト → オラクル → ステータスの相互参照を描画し、単体テストされた誠実性の不変条件によって、独立した外部のオラクルの裏付けがある場合にのみ確認済みのラベルを許可します。また、Kshana が意図的に提供しないハードウェアおよび PA（プロダクトアシュアランス）の機能も記録します。

結果#

各シナリオは、約 1.8 時間の GNSS 途絶を通して、量子センサーを古典のセンサーと比較します。数値は再現可能です（scenario + seed + version）。

_{GNSS が失われたときに量子センサーが得られるもの — clock-holdover · シード 42 · エンジン 0.40.0 で描画。上のすべての図は、ビルドのたびに tests/published_figures_still_reproduce.rs によって現行のエンジンと照合して再確認されています · SVG}

優位性は途絶時間と振動に依存し、古典が勝つ損益分岐点も明示されています。技術成熟度のはしご全体にわたって率直に示します（光クロックの数値は地上デモンストレーターの目標値であり、ストロンチウム光クロックはまだ飛行していません）：

_{量子と古典のレジリエンス交差 — クロックホールドオーバーの TRL はしご（上）· 損益分岐の等高線付き慣性での優位性マップ（下）。cargo run --release --bin crossover_study で再生成できます。}

GNSS 途絶中の推測航法の位置誤差：量子センサー（青）は仕様付近で平坦にとどまり、古典のセンサー（赤）は数十キロメートルまで発散します。Kshana が scenarios/imu-deadreckoning.toml から生成しました。

集大成のシナリオは融合の考え方を示します。光衛星間時刻伝送は、古典のクロックでさえロックしたままにするため、古典の構成で弱点となるのは慣性センサーであることが浮き彫りになります。つまり、量子慣性と光タイミングを併用するということです。

GNSS 途絶中のクロックホールドオーバー：光クロック（青）は惰行の全期間にわたって 20 ns の仕様内にとどまり、チップスケールクロック（赤）は途中で仕様を超過します。Kshana が scenarios/clock-holdover.toml から生成しました。

さらに別のシナリオ orbit-gnss-challenged.toml は、手作業で設定した窓ではなく軌道ジオメトリから GNSS の可用性を導出します。GNSS シェルの内側にある宇宙機を、GPS に似たウォーカーコンステレーションに対して伝搬させ、可視衛星数（見通し線、地球による掩蔽、仰角マスク）が各ステップでの測位状態を決めます。一日を通して、ユーザーが測位状態にあるのは約 59% の時間だけです。量子クロックはすべての途切れを通して 5 ns のタイミング解を保持し（可用性 1.0）、チップスケールクロックは ~0.83 にとどまります。

軌道ジオメトリから GNSS の可用性を導出した 一日にわたるタイミング誤差：可視衛星数（見通し線、地球による掩蔽、仰角マスク）が各ステップでの測位状態を決めるため、クロックはすべての途切れを惰行しなければなりません — 光クロックは 5 ns の仕様を保持し、チップスケールクロックは超過します。Kshana が scenarios/orbit-gnss-challenged.toml から生成しました。

衛星コンステレーションは、実際の 二行軌道要素セット（TLE）として与えることもできます。完全な TLE（1 行目 + 2 行目）は、大気抵抗と、約 12 時間の GNSS 軌道で重要となる深宇宙の月・太陽摂動および 12 時間 / 24 時間の共鳴項を含む、完全な SGP4/SDP4 モデルで伝搬され、公式の AIAA 2006-6753 のベクトルに対して最悪ケースで約 4 mm まで確認済みです。scenarios/orbit-sgp4-gps.toml には、運用中の GPS コンステレーションの実際の Celestrak gps-ops スナップショット（2021-07-28、30 機）が同梱されており、有効な TLE チェックサムを必要とします。二行軌道要素セットは、米国宇宙軍／第 18 宇宙防衛飛行隊のカタログによるオープンデータで、Celestrak（Dr T. S. Kelso、celestrak.org）が再配布しています。更新は scripts/fetch_tles.sh で行います。2 行目のみのブロックは解析的な二体問題の伝搬のままです（scenarios/orbit-real-tle.toml）。この 二つの形式は 一つのコンステレーション内で混在させられます。コンステレーションは、受信機がデコードする形式である RINEX-3 GPS 放送エフェメリスレコードのブロックから構築することもでき、IS-GPS-200 のユーザーアルゴリズムで伝搬され、同じジオメトリを通して処理されます（scenarios/orbit-rinex.toml）。

何であり、何でないか#

これは：PNT スタック全体（軌道ジオメトリ、慣性航法、GNSS/INS 融合、インテグリティ、クロック、タイミング）にわたる、決定論的で依存関係の少ないエンジンです。シナリオ（多くは GNSS 途絶）を実行し、較正されたセンサー誤差モデルを適切な推定器に通して発展させ、結果を運用上の性能指標に照らして採点します。出力は再現可能な JSON（JavaScript Object Notation）の結果と SVG のグラフで、Rust ライブラリ、コマンドラインインターフェース（CLI）、Python 拡張、ブラウザー内の WebAssembly モジュール、AI エージェント向けの Model Context Protocol（MCP）サーバー、または JetBrains IDE（統合開発環境）プラグインから利用できます。

これは次のものではありません：飛行用ハードウェア、量子ペイロードの設計、完全な GNSS 信号受信機、無線周波数（RF）信号シミュレーターやハードウェア・イン・ザ・ループの装置、認証された航空電子製品。また MATLAB/Simulink、STK（Systems Tool Kit）、Orekit の代わりにもなりません。これらと並べて使い、ファイルをやり取りします。量子ハードウェアの忠実度は、このツールではなく公表された誤差モデルに由来します。各機能の詳細な成熟度は docs/CAPABILITY.md に記載されています。

これは（まだ）次のものではありません：完全な原子干渉計の物理エンジン（ほとんどの量子センサーは、公表されたアラン偏差・ノイズバジェットの係数を使います。CAI（冷却原子干渉計）加速度計には第一原理の層があり — マッハ・ツェンダー位相、射影ノイズ、コントラスト減衰、振動結合に加え、コリオリ力と光シフトの系統誤差 — ですが、波面の系統誤差とフリンジのアンビギュイティ解決は、P2（ロードマップのフェーズ 2、量子物理層）のロードマップ層として残っています。ROADMAP.md と docs/QUANTUM-MODELS.md を参照してください）、認証済みの、あるいはハードウェアの GNSS 受信機（実際の RINEX（Receiver Independent Exchange Format）コード観測値から単独の PVT（位置・速度・時刻）測位解を求め — 実際の IGS（国際 GNSS 事業）データで確認済み — IQ 層（kshana iq、0.31.0 以降）は、記録または生成されたベースバンドサンプルをソフトウェアで捕捉・追跡する解析用受信機です。無線ハードウェアを駆動せず、送信もせず、認証された受信機ではなく、搬送波位相測位（RTK や PPP）も行いません）、そして完全なミッション設計スイート（ランベルト / ポークチョップ / 軌道変更 / 軌道決定の構成要素を備えていますが、GMAT（General Mission Analysis Tool）/Orekit の上位にある性能シミュレーション層であり、代替ではありません）。この適用範囲を自ら明示するのは意図的です。第一原理に基づく冷却原子干渉計の誤差バジェット（例：CARIOQA-PMP 級 — Cold Atom Rubidium Interferometry in Orbit for Quantum Accelerometry、Pathfinder Mission Preparation — や X-37B 方式の検証）が必要な場合は、P2 ロードマップを参照し、ご連絡のうえ共同でお取り組みください。

検証、再現性、率直さ#

• すべてのノイズ項は、公表され引用された数値に較正され、標準的な関係式に対して確認されています（クロックにはアラン偏差、慣性には Groves の推測航法誤差増大、時刻伝送には時刻から測距への変換）。項ごとの状態は docs/VALIDATION.md で validated または not modeled として管理しており、確認されていないものを確認済みとして示すことはありません。
• 構造上、再現可能です： scenario + seed + engine version → identical bits。scripts/check-reproducible.sh がこれを強制します。量子と古典の実行は独立したシードを使うため、ノイズは無相関です。
• 成熟度は率直に述べます：光クロックと光リンクの数値は目標値・地上デモンストレーターの結果であり、飛行したものではありません。

すべての図に付くエビデンスラベル#

実行が書き出すすべての図と表には、どこまで信頼できるか、そしてそれが台帳のどの行に基づくかが記されます。結果の JSON には evidence キー、グラフの SVG にはプロットの下の一行（と <metadata id="kshana-evidence"> 要素）、CSV の表には先頭に # evidence: のコメント行が付きます（comment='#' で読み込みます）。そこにはティアである VALIDATED、MODELLED、PARTNER のいずれかと、その実行が使った検証マトリクスの行の ID（VM- と八桁の十六進数）が示されます。ティアはそれらの行のうち最も弱いものになるため、モデル計算の行を一つでも頼っている実行は、確認済みの行がいくつ並んでいても MODELLED とラベル付けされます。ラベルが台帳以上のことを主張することは決してありません。行、ステータス、ID は入力したものではなくマトリクスから読み取られます（docs/VERIFICATION-MATRIX.md、docs/SCHEMA.md）。図にラベルがない場合、またはラベルがマトリクスと食い違う場合は、tests/evidence_labels_doc_sync.rs が失敗します。

検証の概要#

すべての行は、CI の名前付きテストによって強制されます。この表は厳選したハイライトであり、機械検査される完全なマトリクスは 401 行 — 176 が VALIDATED、221 が MODELLED、4 が PARTNER です（src/verification.rs）。完全なエビデンス（そして、まだ確認されていないことを率直に記したもの）は docs/VALIDATION.md に、リリースごとの kshana-validation-summary.html 成果物（cargo run --bin validation_report で生成され、SLSA — Supply-chain Levels for Software Artifacts — の証明付き）にあります。

ステータスの列は、上の検証のはしごに対応して、エビデンスの種類を示します：VALIDATED = 独立した外部のオラクル（実データ、独立したライブラリ、または公表された参照ベクトル）と照合して確認済み。MODELLED = 解析的な真値またはシミュレーションの自己整合性と照合（独立した外部のデータセットなし）。VALIDATED が表すのは照合の方法であり、合否ではありません。実際の外部オラクルに対する率直な未達も VALIDATED のままですが、どのマトリクス行もオラクルとして挙げていない比較（上の LRO — Lunar Reconnaissance Orbiter — のフィット）は MODELLED として示されます。CI の行は、性能指標ではなくプロセスの防止策です。実データの孤立した例（測定されたセシウムクロック、Stable32 の PHASE.DAT、生の入力に再配布ライセンスがない OPS-SAT/ICGEM の検査）はデータゲート式です。入力がない場合、テストはスキップの通知を出力して green のままとなり、公開されている参照数値は tests/fixtures/ にコミットされています。生の入力は、対応する scripts/fetch_*.sh で再取得できます。

_{機能がラベルを得る仕組み — CI が強制する不変条件：外部オラクルがなければ Validated にはなれません · SVG}

_{上：Validated のすべての行は、構造上、外部データセットに裏付けられています。下：SGP4 はすべての領域で公式の参照と一致します（最悪で 4.12 mm）。SVG · SVG}

_{確認済み 176 · モデル計算 221 · パートナー担当 4 — SVG}

import json, kshana

toml = open("clock-holdover.toml").read()
result = json.loads(kshana.run(toml))
print(kshana.version(), result["quantum"]["fom"]["holdover_s"], result["classical"]["fom"]["holdover_s"])
# 0.40.0 6600.0 2610.0

run のほかに、このモジュールは run_full（JSON、SVG、一行の要約を一度に返します）、run_typed、validate_toml、list_kinds / scenario_kinds、error_kind を公開しています。docs/PYTHON_API.md を参照してください。

npm パッケージは、エンジン全体を WebAssembly にコンパイルしたものです。Node.js ではバイナリを initSync に渡し、ブラウザーでは await init() がそれを取得します（README.npm.md を参照）。

import { readFileSync } from "node:fs";
import { createRequire } from "node:module";
import { initSync, run, summary, version } from "kshana";

const wasm = createRequire(import.meta.url).resolve("kshana/kshana_bg.wasm");
initSync({ module: readFileSync(wasm) });

const toml = readFileSync("clock-holdover.toml", "utf8");
const result = JSON.parse(run(toml));
console.log(version(), result.quantum.fom.holdover_s, result.classical.fom.holdover_s);
// 0.40.0 6600 2610
console.log(summary(toml));

一つのエンジン、多くの入口。単一の Rust コア（kshana）がすべてのシナリオを実行し、CLI、Python 拡張、ブラウザー内の WebAssembly モジュール、AI エージェント向けの MCP サーバー、JetBrains IDE プラグインを通して到達でき、そのすべてが一つの api::run_toml ディスパッチに収束します。内部では、センサーパックが共通の誤差モデルインターフェースに接続し、その傍らに、座標系の層（IAU 2006/2000A の歳差・章動と、CIO に基づく GCRS↔ITRS の変換）、軌道力学・数値計算の層（解析的な SGP4/SDP4 と、EGM2008/摂動の力モデルを備えた数値 Cowell 伝搬器、軌道変更の設計、軌道決定）、インテグリティ/GNSS の層（RAIM/ARAIM、SBAS、測定領域、ジャミング、地球・月間空間）、融合 / 代替 PNT の層（GNSS/INS 推定器と、重力・地形・磁気のマップマッチャー）、深宇宙・月の層（電波計測による火星 PNT と月 PNT スイートで、各要素のエビデンスのティアはマトリクスにあります — LTC 時刻、VLBI、OD とクロックの同時推定、座標系の実現、サービスボリューム、差分 PNT、相互運用）、ミッション解析の層（打ち上げ / 再突入 / カバレッジ / ポインティング / パス / リンクのバジェットと宇宙天気環境）、そしてオープンなレジリエンスと機械学習のスタディ層（RPCF レジリエンススコアリング、RF 障害の楽観性ギャップ、量子対応 PNT デモンストレーター）があり、その再現可能な成果物は確認済みのカーネルの上に載っています。

コアの横には、ワークスペースから除外された独立した二つのクレートがあります — mcp/kshana-mcp（MCP サーバー。edition-2024 の rmcp SDK 上に構築）と xval/anise-frames（ANISE/SPICE の座標系クロスチェック。MPL-2.0（Mozilla Public License 2.0）の依存関係を引き込みます）— これらは、ルートの Cargo.toml の exclude リストによって、公開クレートの依存グラフ、Cargo.lock、ライセンスゲート、MSRV（サポートされる最小の Rust バージョン）のビルドの外に置かれています。JetBrains プラグイン（ide/jetbrains）は別の Kotlin プロジェクトです。図の全体は docs/ARCHITECTURE.md を参照してください。

描画された図（エンジンの流れ、モジュールマップ、配布）は docs/ARCHITECTURE.md にあります。

シナリオとレポート

エクスポートと相互運用性

受信機と船舶の信頼性

GNSS IQ（作業ディレクトリのファイル。HTTP モードでは無効）

compliance のマッピング

ベンチマーク

Kshana Pro の土台。Pro のすべての部分はオープンなエンジンを土台として動作し、エンジンには手を加えません：

• 設計オプティマイザー、不確かさスタディ、ミッションドシエは、オープンなエンジンのシナリオをエンジンの公開インターフェース経由で実行し、すべての数値を実行結果から計算します。各出力は、オープンなエンジンが各数値に付けた VALIDATED、MODELLED、PARTNER のティアを保持し、それより高いティアにはなりません。
• クロックのデジタルツインは、オープンなエンジンのクロックモデルとそのアラン偏差推定器を使います。ツインはデバイスの公表されたアランバジェットに較正され、その後、オープンな推定器でツインのアラン偏差を推定することで確認されます。
• トレードスタディは、すべてのアーキテクチャーの選択肢をオープンなエンジンのシナリオとしてそのまま実行し、各実行の結果から読み取った性能指標で選択肢を順位付けします。
• キャンペーンウォッチは、パック内のシナリオに対するオープンなエンジンの実行結果から数値を読み取り、直前に合格した実行と比較します。
• スペクトル共存は、すべての物理的な数値を leo-signal と constellation-design の kind に対するオープンなエンジンの実行から読み取り、視界内の衛星にわたる総和とプランの順位付けだけを加えます。
• オンプレミスのジョブサービスは、オープンなシナリオと Pro のシナリオを同じエンジンで実行し、各結果を実行が返したとおりに保存します。
• エビデンスパックは、実行ごとに、オープンなエンジンが結果に付与するシナリオのハッシュを記録するため、パック内の数値は、そのシナリオを再実行することで再現できます。
• システムズエンジニアリングとプログラムのツール。Kshana Pro のモデルベースシステムズエンジニアリング（MBSE）とプログラムのツールは、プログラムの要件をオープンなエンジンの実行に照らして検査します。要件を、カンマ区切り値（CSV）として、または Requirements Interchange Format（ReqIF）や Systems Modeling Language バージョン 2（SysML v2）テキストの文書化されたサブセットとして取り込み、各受け入れ基準を、その単位とともに、実行が書き出した値に照らして評価し、検証クロスリファレンスマトリクス（VCRM）、SysML v2 モデル、変更影響レポート、オフラインのエビデンスパックを生成します。再実行も再計算も行わず、オープンなエンジンが公開するものだけを読み取ります：各実行の result.json（基準が名指しするフィールド、その単位、シナリオのハッシュ・シード・エンジンバージョン・スキーマバージョンからなる再現性スタンプ、実行のラベルと数値のティア）、その report.json（kind、再現性の記録、機能ラベル）、シナリオファイル（そのハッシュ、kind、シード、パラメーター）、フィールド単位のスキーマ（各フィールドの単位、出典、エビデンスのティア）、そして検証マトリクス（各機能の VALIDATED、MODELLED、PARTNER のラベル）です。

サポートとプロフェッショナルサービス#

Kshana は AGPL-3.0 のもとで無料のオープンソースであり、Ashforde® OÜ（エストニア）によって専門的に開発・保守されています。オープンなエンジンは完結しており、単独で利用できます。さらに多くを必要とする組織向けに、Ashforde® OÜ は次を提供しています：

• 商用サポートと統合 — お客様のツールチェーンへの Kshana の組み込み、カスタムシナリオ、優先的な修正。
• カスタムセンサーモデル — お客様のハードウェアに合わせて較正します。非公開のオーバーレイで保守される、輸出管理上の配慮が必要なレジリエンスモデルも含みます。
• Kshana Pro — 独自のモデルベースシステムズエンジニアリング（MBSE）とプログラムのツールで、プログラムの要件をオープンなエンジンの実行に照らして検査し、検証クロスリファレンスマトリクス（VCRM）、Systems Modeling Language バージョン 2（SysML v2）モデル、変更影響レポート、オフラインのエビデンスパックを生成します。何も再実行せず、エンジンが公開する出力だけを読み取ります：各実行の result.json と report.json、シナリオファイル、フィールド単位のスキーマ、検証マトリクスのラベルです（完全な一覧はエディションにあります）。
• Kshana Pro の設計、不確かさ、ミッションのツール — 設計空間のパレートフロント、数千回の実行にわたる不確かさと感度、そして検証マトリクスと PDF を備えた、コマンド一つのミッションドシエ。docs/PRO.md を参照してください。
• Kshana Pro のキャンペーンウォッチ、スペクトル共存、ジョブサービス — 監視している数値が悪化したときに失敗するパイプライン、オープンな衛星航法信号に対して双方向に試験される信号プラン、そしてハッシュ連鎖の納品台帳を備えたオンプレミスのジョブキュー。docs/PRO.md を参照してください。
• 量子/古典 PNT の性能解析に関するトレーニングとコンサルティング。

これはオープンコアのモデルです。エンジンは、オープンなライセンスで公開されており、これからもそうあり続けます。事業を支えるのは、専門知識、サポート、独自の拡張であり、ライセンス料ではありません。連絡先：contact@ashforde.org · ashforde.org。

インストールとビルド#

Rust ツールチェーンが必要です（≥ 1.88、Cargo.toml の rust-version。開発は 1.93 で行っています）。

git clone https://github.com/ashfordeOU/kshana
cd kshana
cargo build --release
cargo test          # all tests pass

使い方#

任意のシナリオを実行します。CLI はシナリオの kind フィールドで振り分け、その横に <scenario>.result.json、<scenario>.chart.svg、<scenario>.report.html、<scenario>.report.json を書き出します。テーブルを公開する kind では <scenario>.table.csv も書き出します。レポート（同じ内容の HyperText Markup Language（HTML）ページと JSON ドキュメント）には、エグゼクティブサマリー、単位付きのすべての入力、結果とグラフ、キャンペーンのスイープ・モンテカルロ・チェーンの表、イベントのタイムライン、実行が使用したすべての機能の VALIDATED / MODELLED / PARTNER のラベルと出典、モデル化されていないもの、そして再現性の記録（エンジンバージョン、Secure Hash Algorithm 256-bit（SHA-256）のダイジェスト、シード、プラットフォーム、正確なコマンド）が含まれます。ブラウザーから A4 または Letter 用紙で、見やすい PDF（Portable Document Format）ファイルとして印刷できます。エンジン自体は PDF を書き出しません。docs/REPORTS.md を参照してください。

cargo run -- scenarios/clock-holdover.toml
cargo run -- scenarios/imu-deadreckoning.toml
cargo run -- scenarios/timetransfer.toml
cargo run -- scenarios/hybrid-pnt.toml
cargo run -- scenarios/orbit-gnss-challenged.toml
cargo run -- scenarios/orbit-sgp4-gps.toml
cargo run -- scenarios/orbit-rinex.toml
cargo run -- scenarios/integrity-raim.toml

# Export a propagated constellation to an SP3-c precise-ephemeris file:
cargo run -- scenarios/orbit-sgp4-gps.toml --export-sp3 gps.sp3

# Export the constellation's mean elements to a CCSDS OMM catalogue (one OMM
# message per TLE-defined satellite, with its real NORAD id / COSPAR designator):
cargo run -- scenarios/orbit-sgp4-gps.toml --export-omm gps.omm

# Export the velocity-carrying state to a CCSDS OEM 2.0 ephemeris (GMAT/Orekit/STK):
cargo run -- scenarios/orbit-sgp4-gps.toml --export-oem gps.oem

# Export the geometry for a globe, a map or a mission-analysis tool: CZML, KML,
# GeoJSON, STK .e, or SigMF for the spectrum kind (every format that applies):
cargo run -- scenarios/jamming-demo.toml --export all

--export <czml|kml|geojson|stk|sigmf|all|list> は、CZML（Cesium Language）、KML（Keyhole Markup Language）、GeoJSON（Request for Comments 7946）、Ansys STK（Systems Tool Kit）の .e エフェメリス、SigMF（Signal Metadata Format）の記録を、シナリオの横に書き出します。--import-route <route.geojson> は、GeoJSON のラインを、軌跡を飛行する kind に入力します。各フォーマットは公表された仕様に照らして確認されており、フォーマットが適用できないシナリオには、その理由が示されます：docs/INTEROP.md を参照してください。

その他の CLI モード — シナリオの lint、実際の地球姿勢データの入力、スイート全体の実行：

# Lint a scenario without running it (checks the kind + required fields):
cargo run -- --validate scenarios/integrity-raim.toml

# Feed a real IERS Earth-orientation file (finals2000A) for frame precision:
cargo run -- scenarios/orbit-sgp4-gps.toml --eop tests/fixtures/agency/eop/finals2000A_2022001.txt

# Run a SUITE of scenarios into one aggregated, stamped study artifact
# (writes <suite>.study.json + <suite>.study.html next to the manifest):
cargo run -- --study scenarios/quantum-pnt-demonstrator.suite.toml

# Animate a run's time series: an animated SVG, a self-contained HTML player, and a
# numbered SVG frame sequence with manifest.json (see docs/ANIMATION.md):
cargo run -- scenarios/campaign-jam-spoof-holdover-integrity.toml --animate all

アニメーションのエクスポート。 --animate svg|html|frames|all は、<scenario>.animation.svg（Cascading Style Sheets（CSS）のキーフレーム、スクリプトなし）、<scenario>.animation.html（再生、一時停止、シーク、速度、同期パネル。外部アセットなし）、<scenario>.frames/（frame_0000.svg、… と、毎秒フレーム数と長さを記した manifest.json）を書き出します。キャンペーンはそのフェーズとアラームを、スペクトルの実行はそのウォーターフォールを再生します。テーマは prefers-color-scheme に従い、prefers-reduced-motion は完成した絵を表示します。実行自身のサンプルを描画し、再実行してもバイト単位で同一で、エビデンスは追加しません。docs/ANIMATION.md を参照してください。

スイートのマニフェストは、小さな TOML（Tom's Obvious, Minimal Language）ファイルで、title とシナリオのパスの scenarios = [ … ] 配列からなります。エンジンはこれを順に実行し、すべての結果（MODELLED / VALIDATED のラベル付き）を、自己記述的な一つのスタディ成果物にまとめます。scenarios/quantum-pnt-demonstrator.suite.toml を参照してください。

相互運用上の役割。Kshana は、後処理のツールチェーンと並んで位置する性能シミュレーションの層であり、その代替ではありません。位置解を得るには、その RINEX 出力を RTKLIB や gLAB に入力し、その SP3 出力は Ginan のようなツール向けの精密軌道プロダクトとして使います。Kshana は、実際の信号を得る前に、ある PNT アーキテクチャーがどれだけのレジリエンスをもたらすかに答え、それをこれらのツールがすでに取り込める形式で提供します（--export-sp3、または orbit シナリオでの export_sp3 = true が <scenario>.sp3 を書き出します）。同じ軌道は、標準化の流れにある CCSDS OMM の平均要素としても公開できます（--export-omm、または export_omm = true が <scenario>.omm を書き出します）。TLE で定義された衛星ごとに OMM 502.0 の KVN（キーワード = 値の記法）メッセージが一つ作られ、各天体の実際の NORAD（北米航空宇宙防衛司令部）カタログ番号、COSPAR（国際宇宙空間研究委員会）国際識別符号、元期が含まれます。独自仕様の二行軌道要素セットの代わりに、OMM に対応するあらゆる利用者向けに使えます。

出力例（クロックホールドオーバー — インテグリティとセキュリティの性能指標がどのように報告されるかに注目してください）：

scenario 5ba83a232b94 | quantum holdover 6600s p95 1.20e-4ns integrity 1.000 security n/a (no attack) | classical holdover 2610s p95 19.7ns integrity 1.000 security n/a (no attack)
wrote scenarios/clock-holdover.result.json, scenarios/clock-holdover.chart.svg, scenarios/clock-holdover.report.html, and scenarios/clock-holdover.report.json

光クロックの 95 パーセンタイル（p95）のタイミング誤差は 1.20e-4 ns です。サマリーは、小さな値を 0.0 に丸めず、有効数字付きで表示します。このシナリオは攻撃を設定していないため、検出すべきものがなく、security は n/a (no attack) と表示されます。それでも JSON の結果には、各クロックの解析的なスプーフィング検出可能性の上界が fom.security に含まれます（光クロックは 0.997、チップスケール原子時計は 0.000。後者は、監視区間にわたる自身のノイズが 20 ns の仕様を超えるためです）。また、その figure_tiers ブロックは、この数値を applicable: false と示します。spoof のシナリオ kind は、注入された攻撃に対する検出を採点します。figure_tiers は、報告されるすべての数値に、その検証ティア — VALIDATED（外部のオラクルと照合して確認）または MODELLED — と、そのティアを読み取った検証マトリクスの行も付けます。軌道シナリオは、クロックの結果と並んで、ジオメトリのブロックも報告します — 測位解が得られたサンプルの割合、位置の DOP（PDOP）と位置精度の最良値・中央値です。

この二つの数値は慎重に読んでください。 security は、各クロックの安定度から導かれる解析的なスプーフィング検出可能性の上界であり、設定されたスプーフィングのシナリオに対してのみ意味があり、複数衛星による RAIM 検出器ではありません。ここでの integrity は、フィルターの自己整合性（途絶中のサンプルのうち、自身の k シグマの範囲内にあるものの割合）であり、航空の HPL/VPL のインテグリティ指標ではありません。docs/INTEGRITY.md を参照してください。

真の受信機自律型インテグリティには、integrity シナリオ kind（scenarios/integrity-raim.toml）が、伝搬させたコンステレーションジオメトリに対して、実際のスナップショットと解分離（ARAIM 方式）の RAIM を実行します。エポックごとに水平/垂直の保護レベル（HPL/VPL）を計算し、設定された警報限界を満たしたエポックの割合を報告し、誤差対 PL（保護レベル）の分類のための Stanford インテグリティ図も備えます。

再現可能なスタディ成果物

四つのオープンなスタディが、それぞれコマンド一つから、バイト単位で決定論的な成果物（固定シード）を再生成します — 量子と古典の交差、RF 障害の楽観性ギャップ、PNT レジリエンスのスコアリング、タイミング保護レベルの各スタディの背後にある数値です：

# Quantum-vs-classical resilience crossover map (writes paper/crossover/*.json):
cargo run --release --bin crossover_study -- paper/crossover

# RF-impairment optimism-gap study (13-detector panel, scaling laws, LOO predictor):
cargo run --release --example optimism_study -- paper-artifacts/optimism-study.json

# Framework-aligned PNT-resilience scoring + decision-instability study:
cargo run --release --example resilience_report -- paper-artifacts/resilience-study.json

# Conditional Timing Protection Level, calibrated on a real recorded spoof:
cargo run --release --example tpl_jammertest

各成果物は、エンジンバージョン、シード、設定ハッシュを記録し、率直な MODELLED/VALIDATED のラベルを持ちます。実データのプローブ（*_probe）は、ローカルで用意した記録に対して同じパイプラインを実行します。データセットはリポジトリに同梱されていません。RF 障害の楽観性ギャップ研究はプレプリント arXiv:2606.22054 に、条件付きタイミング保護レベル（上記の tpl_jammertest）はプレプリント arXiv:2606.24210 にまとめられています（引用を参照）。

公表されている月 PNT の研究（arXiv:2607.06212 の月面ビーコン DOP、arXiv:2607.02566 の VLBI 可観測性、arXiv:2610.23871 の地球・月間空間の弧長の可観測性）は、ジオメトリ、精度低下率、リアルタイムの座標系 / 地球姿勢パラメーター（EOP）予測、遠方逆行軌道、RF 測距に関する主張を、tests/validate_p*.rs で別個のオラクル（scipy.special.j1、独立した NumPy による (HᵀH)⁻¹ の DOP 解、同じ IERS finals2000A の行の NumPy による再解析、NASA/JPL の三体周期軌道データベース）に対して独立にクロスチェックしています。これらは、モデル計算の月スイートに対する追加の回帰検査であり、機械検査されるマトリクスの件数は変わりません。

シナリオ形式#

シナリオは宣言的な TOML です。トップレベルの kind がパックを選び、全部で五十種類あります（省略した場合は clock が既定です）：inertial、timetransfer、hybrid、hybrid-ukf、fusion、gnss-ins、orbit、ephemeris、gnss-sim、integrity、lunar-integrity、lunar-time-offset、spoof、spoof-detect、jamming、sweep、sweep-nd、gravity-map、terrain-nav、terrain-slam、combined-altpnt、pvt、mars-pnt、impairment-eval（機械学習による RF 障害検出の評価テストベッド — ラベル付き合成コーパス + 検出器非依存の ROC/AUC ハーネス + 分布内/分布外の楽観性ギャップ）、quantum-trade（測定 ADEV の取り込みと GNSS 拒否下のレジリエンスエンベロープを備えた量子と古典の PNT トレード。MODELLED）、space-weather（太陽・地磁気の指数 + Jacchia-71 の外気圏温度 + 静的大気に対する活動駆動の熱圏密度。MODELLED）、oem-interop（GMAT/Orekit/STK のエフェメリス向けの CCSDS OEM 取り込み・往復ブリッジ。MODELLED）、ミッション解析の三つ組 launch-window（二体問題の打ち上げ方位角 / 面変更 / 打ち上げ機会）、reentry（Allen-Eggers の弾道再突入コリドー）、eo-coverage（EO の観測幅 / GSD / アクセス / 再訪のジオメトリ）、space-packet（CCSDS 133.0 TM/TC — テレメトリ/テレコマンド — の Space Packet フレーミング — 正確なビット配置、往復検証済み）、および attitude-budget（3-DOF の重力傾斜トルク + RSS ポインティング誤差バジェット）、passes（地上局の出入りパス予測 — AOS/TCA/LOS、最大仰角、アクセス）、link-budget（片方向の CCSDS/DSN リンク方程式 — FSPL / Eb·N₀ / マージン / クロージャ）、telecom-timing（ホールドオーバーの時刻誤差、MTIE と TDEV を ITU-T のマスクに照らして検査）、spectrum（GNSS の L バンド全体を一つの電力スペクトル密度として扱う：スクリプトで指定した連続波、狭帯域、チャープ、またはマッチドノイズのジャマーのタイムラインのもとでの周波数×時間のウォーターフォール、スペクトル分離係数から求めるバンドごとのジャマー対信号比と実効搬送波雑音密度、そして Welch スペクトル推定を伴う Signal Metadata Format（SigMF）の記録の入出力。信号スペクトルは教科書の値に対して VALIDATED、ジャマーのシナリオは MODELLED。docs/SPECTRUM.md を参照。同じ kind は、設計された低軌道信号を含む UHF、S、C バンドのパネルも描きます）、leo-signal（任意のシステムのための低軌道の測位・航法・タイミング信号設計：帯域制限されたスペクトル、コードトラッキングジッタと測距精度、捕捉の探索と時間、GPS と Galileo に対するスペクトル分離、ジャマー耐性、UHF から C バンドまでのトレード。Xona Pulsar、Iridium、Starlink、CentiSpace などの公開プリセット、またはインラインの設計から。閉形式と LEO ドップラーは VALIDATED、設計は MODELLED。docs/LEO-SIGNAL.md を参照）、solar-system（ある一つのエポックにおける太陽、惑星、冥王星、月、七つの主要な衛星 — 位置、定数、光行時間、軌道の軌跡。惑星の位置は JPL Horizons に対して VALIDATED）と body-pnt（それらの任意の天体の周辺での、局所的な航法コンステレーションと地球からの深宇宙リンクを用いた測位。MODELLED）、campaign（既存の kind を組み合わせた、フェーズ間で状態を引き継ぐ連鎖的なミッションのタイムライン、パラメーター掃引、シード付きのモンテカルロアンサンブル、あるいは共通の一つの条件のもとでの複数のシナリオ。MODELLED、docs/CAMPAIGNS.md を参照）、constellation-design（Walker のデルタ型とスター型パターン、要素リスト、GPS・Galileo・BeiDou・GLONASS のプリセットを備えた複数シェルの設計、そして緯度/経度グリッド上でのカバレッジと精度低下率。ジェネレーターと GPS 全球 DOP は、公表されたサービスドキュメントに対して VALIDATED、docs/CONSTELLATION-DESIGN.md を参照）、leo-pass（低軌道（LEO）の測位・航法・タイミング（PNT）衛星のパスと、そのリンクバジェットをバンドごとに、任意のコンステレーションと任意の信号設計から：視線角、ドップラーとドップラーレート、ITU-R の降雨・気体・シンチレーション・建物侵入損失、視界内の MEO GNSS 衛星に対する搬送波雑音密度、一次の電離圏と電離圏フリーの組、低エネルギーの測位バジェット、すべてのバンドの組からの電離圏サウンディング、ドップラーとパスジオメトリの整合性およびバンド間の整合性によるスプーフィングモニター。ITU-R の項と静止ユーザーのドップラーエンベロープは VALIDATED、パスは MODELLED、docs/LEO-PASS.md を参照）、leo-navmsg（任意の軌道と搬送波に対する、低軌道（LEO）PNT 衛星の放送エフェメリスとクロックのメッセージ：積分した真値軌道から Galileo のケプラー要素セットへのフィッター、along-track・cross-track・radial の補正多項式を加えたそのセット、Liu ら 2025 の 22 パラメーターモデルまたは ATOMIC のゼロクロック ECEF 多項式、フィット区間と更新周期に対する信号空間測距誤差（SISRE）、パス途中の更新連続性の検査、CRC-24Q の巡回冗長検査と量子化バジェットを備えた Kshana 独自の文書化されたバイナリフレーム、そして Kshana 拡張と明記した RINEX-4 形式のブロック。SISRE の重み、Galileo のユーザーアルゴリズム、CRC-24Q は VALIDATED、フィットは MODELLED。Xona Pulsar、Iridium、Starlink、CentiSpace、代表的な C バンドシステム、ATOMIC、Celeste IOD のオプションのプリセット、docs/LEO-NAVMSG.md を参照）、MEO と LEO を融合した PNT の三つ組 leo-pvt（低軌道（LEO）の距離変化率によるドップラー測位、システム間バイアスを含む GNSS + LEO の疑似距離の同時測位と LEO 衛星数に対する DOP、極域と北極域のカバレッジ、そして UTC への LEO 時刻伝送 — 任意のコンステレーションに対して、Xona Pulsar、Iridium、Starlink の機会信号などのオプションのプリセット付き。LEO ドップラーエンベロープは、公表されている Iridium と Xona の数値に対して VALIDATED）、leo-ppp（GNSS のみの場合と LEO 補強を加えた場合の精密単独測位の収束を、Li ら 2019 と比較）、ntn-positioning（信号帯域幅のクラメール・ラオ下界から見た 5G 非地上系ネットワークの測位）。このエンベロープを除いて MODELLED、docs/LEO-PNT-FUSION.md を参照）、leo-pnt-chain（一つの LEO-PNT システムをエンドツーエンドで：leo-pass のバンドが運ぶ leo-signal の設計、そのパスの C/N0 と航法メッセージの信号空間測距誤差が、融合した leo-pvt の測位と leo-ppp の収束に渡され、すべての受け渡しが一覧されます。MODELLED、docs/LEO-PNT.md を参照。これは、レジリエンスキャンペーン、実験の重点領域ごとに一つ、エンドユーザーの業種ごとに一つのシナリオを含む、すべての LEO-PNT の kind とシナリオの概要でもあります）、月 PNT スイート lunar-vlbi、lunar-joint-od-clock、lunar-frame-realisation、moonlight-service-volume、lunar-differential-pnt、lunar-interop-export、量子対応 PNT デモンストレーター quantum-time-transfer、quantum-gnss-free-nav、quantum-anomaly-detect、そして信号セキュリティ、地球・月間空間、階層型レジリエンスの研究用 kind である lunar-attack-surface、realtime-frame-eop、lunar-time-budget、hybrid-optical-rf、cislunar-observability、conflict-resilience — ミッション解析の三つ組とこれらの後発の kind はすべて MODELLED です（それぞれ、確認済みの閉形式のコアを持ちます。マトリクスを参照）。共通のフィールド：seed、[time] グリッド、[gnss] の可用性タイムライン（途絶を駆動するもの）、そして各数値の出典を示す provenance 文字列を持つセンサーごとのブロックです。例（クロック）：

seed = 42
threshold_ns = 20.0
[time]
step_s = 10.0
duration_s = 7200.0
[gnss]
windows = [
  { t0 = 0.0,   t1 = 600.0,  state = "nominal" },  # 10 min GNSS sync
  { t0 = 600.0, t1 = 7200.0, state = "denied"  },  # ~1.8 h outage
]
[clock_quantum]
id = "optical-sr-lattice"
provenance = "Strontium optical lattice clock, space-oriented goal sigma_y(1s)=1e-15 (arXiv:1503.08457)"
y0 = 5.0e-17
q_wf = 1.0e-30   # white FM:  q_wf = sigma_y(1s)^2
q_rw = 0.0       # random-walk FM
drift = 0.0      # linear aging (per second)
[clock_classical]
id = "csac-sa45s"
provenance = "Microchip SA65 / SA.45s CSAC datasheet sigma_y(1s)=3e-10"
y0 = 5.0e-10
q_wf = 9.0e-20
q_rw = 0.0
drift = 0.0

任意のフィールド（なければ無効）：クロックは flicker_floor（1/f FM — 周波数変調 — のアラン下限）を追加でき、慣性センサーは gyro_bias と q_arw（ジャイロバイアスと角度ランダムウォーク）、および bias_instability と q_aa（アランのバイアス不安定性の下限と加速度ランダムウォーク）を追加できます。これらを合わせて、単軸（1-DOF）の加速度計誤差バジェット（VRW/ARW — 速度/角度ランダムウォーク — とバイアス不安定性）になります。これが、同梱の inertial シナリオのパックが実行する誤差バジェットです。これとは別に、ライブラリには、確認済みの 3 軸ストラップダウンナビゲーター（src/inertial/{attitude,mechanization,imu_errors}.rs）が加わりました：コーニング/スカーリング補償付きのクォータニオン姿勢、完全な NED メカニゼーション（地球自転と輸送レートの項、WGS-84 の Somigliana 重力）、そしてスケールファクター、ミスアライメント、g 感度、量子化、レートランプがモデル化された決定論的な IMU 誤差モデルです（IEEE Std 952-1997 — IEEE のジャイロ仕様および試験手順の規格 — §A.2、Groves 2013 §4.3）。その 3 軸の経路は現在、実行可能な疎結合 GNSS/INS パックに組み込まれています（kind = "gnss-ins"）：15 状態の誤差状態 EKF が、GNSS が利用できる間はノイズを含む測位解に対してストラップダウン解を補正し、その後、途絶を惰行して、融合した水平誤差を、開ループの自由 INS の惰行と比較して報告します。密結合の疑似距離更新も利用できます（距離領域でイノベーションを形成するため、衛星が四機未満でも補正を続けられます）。クロックホールドオーバーのシナリオは、runs（> 1）を追加してモンテカルロアンサンブルを実行できます — その場合、各性能指標は、5 〜 95 パーセンタイルの幅を持つ平均として報告され、グラフは誤差の信頼区間バンドに色付けされます（scenarios/clock-ensemble.toml を参照）。

fusion シナリオ（hybrid と同じブロック）は、独立した二つのカルマン推定器を実行します — 一つはクロック状態、もう一つは位置状態用で、GNSS で補正され、光時刻伝送で支援され、合成したホールドオーバーの FoM を報告します。この二つのブロックは相互共分散を共有しません。これは誤差バジェットを積み重ねた組であり、真に結合したクロック + 位置の同時フィルターではありません（ブロック間の共分散はロードマップの項目です）。scenarios/fusion-pnt.toml を参照してください。

spoof シナリオは時刻スプーフィングを注入します — 四種類の [attack.shape] kind（linear_ramp、step_jump、meaconing、replay。素の rate_ns_per_s も引き続き線形ランプとして受け付けます）のうちの一つ — そして各クロックのスプーフィング検出器を実行します。検出器は、クロック支援のモニター統計量に対する、両側の χ²₁ エネルギー / Neyman–Pearson 検定で、しきい値は目標の誤警報バジェット target_pfa から設定され、見逃し確率 P_md は閉形式とモンテカルロ（仮説ごとに mc_runs 試行 — 両者は ×1/√N の数倍以内で一致します）の両方で報告されます。セキュリティの性能指標は 1 − P_md で、運用上有害な（仕様の）大きさで評価します。したがって、仕様の大きさのスプーフィングを捉える静かなクロックは ≈ 1 となり、しばしば見逃す雑音の多いクロックはそれより低くなります（scenarios/spoof-attack.toml、scenarios/spoof-meaconing.toml を参照）。

gnss-sim シナリオは測定領域のシミュレーションです：見える各衛星について、疑似距離 ρ = geometric range + c·δt_rx − c·δt_sv + I + T + noise + multipath と L1 ドップラーを合成し、Klobuchar の単一周波数電離圏（[iono]、IS-GPS-200 §20.3.3.5.2.5）と、Niell（1996）の写像関数で投影した Saastamoinen の天頂対流圏（[tropo]）を用います。残差は、エポックごとの HPL/VPL のためのスナップショット RAIM に入力され、すべての衛星の疑似距離、ドップラー、C/N₀、電離圏・対流圏の補正が、JSON の gnss_measurements 配列に出力されます。これは順方向のシミュレーター（既知の真値から測定値を生成する）であり、受信機やソルバーではありません — ノイズなしの実行では、ジオメトリと補正をサブミリメートル級で再現します（scenarios/gnss-sim-raim.toml を参照）。

jamming シナリオは、RF 干渉をリンクバジェットとしてモデル化します。[jammer]（ECEF 位置、送信 power_dbw、種類）が、Walker [constellation]を観測する[receiver]におけるジャマー対信号比を引き上げます。ジオメトリ（自由空間伝搬損失と方向ごとの受信アンテナ利得）から各衛星の J/S を計算し、標準的なアンチジャム式（拡散処理利得 × スペクトル分離係数 Q、Kaplan & Hegarty §9.4）で実効 C/N₀ を求め、設定可能な追尾しきい値を下回るとロックロスとして示し、availability_under_jamming という性能指標を報告します。10 W の広帯域ジャマーが 1 km の距離にあると受信機は完全に使用不能になります（J/S ≈ 72 dB）。同じジャマーが 100 km の距離では、リンクを劣化させるだけです（scenarios/jamming-demo.toml を参照）。

sweep シナリオはトレードスタディを実行します。ひとつの parameter（threshold_ns、duration_s、quantum_q_wf、または classical_q_wf）を start から stop まで steps 点にわたり lin または log の scale で変化させ、両方の時計について metric（例：holdover_s）を記録し、二本の曲線をグラフにします。基準となるシナリオは [base] の下に置きます（scenarios/sweep-clock-stability.toml を参照）。

sweep-nd シナリオはこれを任意のパックと任意の数の軸に一般化したものです。[base] シナリオ（任意の kind）のドット区切りの TOML キーを [[axes]] のデカルト積にわたって変化させ、各グリッドノードを再実行し、結果へのドット区切りの JSON パスとして指定された metrics を記録します（例：classical.fom.holdover_s）。TOML と結果の境界で動作するため、すべてのパックで使えます。ネイティブ実行ではグリッドを並列に評価し（追加の依存関係はなく、wasm では逐次実行に切り替わります）、出力は決定的で行優先です（scenarios/sweep-nd-inertial.toml を参照）。

orbit シナリオは、[gnss]のタイムラインを手で記述するのではなくジオメトリから導出します。[user]軌道、[constellation]、仰角 mask_deg、二つの時計ブロックを指定します。衛星ジオメトリから位置精度も報告します。任意の sigma_uere_m（1σ のユーザー等価距離誤差、既定値は 1 m）が、位置の精度低下率を位置のシグマに換算します。ユーザー軌道は eccentricity と argp_deg で離心軌道にでき、j2 = true は地球扁平による永年ドリフトを加えます（scenarios/orbit-molniya.toml を参照）。コンステレーションを実在のものにすることもできます。[constellation] に二行軌道要素の tle ブロックを指定すると、衛星はそこから読み込まれます（scenarios/orbit-real-tle.toml を参照）。マルチ GNSS（例：GPS + Galileo、scenarios/orbit-multignss.toml を参照）では、[[constellations]] ブロックを一つ以上追加します。

kind = "orbit"
seed = 7
threshold_ns = 5.0
mask_deg = 10.0
sigma_uere_m = 1.0           # optional; position sigma = position-DOP * this
[time]
step_s = 60.0
duration_s = 86400.0
[user]                       # spacecraft (altitude in km, angles in deg)
altitude_km = 8000.0
inclination_deg = 0.0
[constellation]              # Walker-delta GNSS (GPS-like)
altitude_km = 20180.0
inclination_deg = 55.0
planes = 6
sats_per_plane = 4
phasing_f = 1.0
[clock_quantum]  # ... as above
[clock_classical]  # ... as above

GPS が使えない環境の alt-PNT の各種別は、GNSS をまったく使わずに航法を行い、測定した現地の系列をパーティクルフィルターで地図と照合します。gravity-map シナリオは、球面調和関数による重力異常場の中を航跡が飛行し、冷却原子重力計の読み取り値からそれを復元します（scenarios/gps-denied-gravity-nav.toml）。terrain-nav シナリオは、SRTM の標高 DEM に対して同じことを行います（TERCOM/SITAN、scenarios/terrain-nav.toml）。combined-altpnt シナリオは、重力 + IGRF 磁場 + 地形を 単一のフィルターで融合します（scenarios/combined-altpnt.toml）。

lunar-integrity シナリオは地球・月間空間（シスルナー）の PNT を評価します。月の南極における ARAIM の保護レベルを LunaNet/LNIS の中継局群に対して計算し、インテグリティのギャップをありのまま報告します。月の σ_URE が約 30 m であるため、保護レベルは 50 m のアラートリミットを大きく上回り、航空機向けのインテグリティ規則のもとではサービスは利用不可になります（scenarios/lunanet-araim.toml）。

lunar-time-offset シナリオは、月座標時（LTC/TCL）の時間スケールの基礎となる相対論的な地球・月間のクロックレートを報告します。第一原理に基づくポストニュートン恒等式が、自己ポテンシャルの差（IAU の L_G ジオイドポテンシャルから月面の自己ポテンシャルを引いたもの）と月の運動（二次ドップラー）項を合算して約 57 µs/日の永年レートを求め、公表されている 56～59 µs/日の範囲とともに報告します。また、ある期間にわたる LTC−TT の累積オフセットと、逆分散アンサンブル（月のペーパークロック）も示します。MODELLED です。代表値は基準に依存し（地球ジオイドか月のセレノイドか、平均化の窓）、そのため単一の認証済みの数値ではなく範囲を報告しています（scenarios/lunar-time-offset.toml）。

すべての kind について、少なくとも一つの実例を scenarios/ に用意しています（92 種類の kind、193 個のシナリオ .toml ファイル + 1 個のスイートマニフェスト。いくつかの kind は複数の例を同梱しています）。すべての kind に、その名前のファイルがあるわけではありません。lunar-integrity → scenarios/lunanet-araim.toml と gravity-map → scenarios/gps-denied-gravity-nav.toml は、そうした例のうちの二つです。ディスパッチ可能な kind は、いつでも cargo run -- --validate <file> のエラー、Python の list_kinds()、または MCP の list_scenario_kinds ツールで一覧できます。

出力#

結果アーティファクトは、バージョン管理された自己記述型の JSON です。ステップごとの時系列、採点された性能指標、有効なモデル仕様（出典付き）、シード、シナリオハッシュを含むため、どのグラフもこのファイルから再現できます。さらに各時計について adev_curve（[{tau_s, adev, n_samples, noise, edf, ci_lo, ci_hi}]）を含みます。これはオクターブ間隔の平均化時間にわたるオーバーラッピングのアラン偏差で、時計の安定度を読み取る標準的な方法です。現在は各点にノイズ種別ごとの 95% 信頼帯を備えています（記録のべき乗則の種別は修正アラン偏差の傾きから特定し、χ² 区間には対応する NIST SP 1065 の有効自由度を使います）。ブラウザープレイグラウンドは、これを両対数グラフ「Clock stability (ADEV)」として描画します。（MDEV、TDEV、HDEV はライブラリの推定器として利用できます。エクスポートされる結果曲線はオーバーラッピング ADEV です。）単位と出典へのポインターを含むすべてのフィールドは、docs/SCHEMA.md に記載されています。

すべてのグラフは自己記述型です。ブラウザープレイグラウンド、CLI の *.chart.svg エクスポート、HTML（HyperText Markup Language）スコアカードは、いずれも各グラフ画像に Kshana v<version> · scenario <hash> · kshana.dev という内容のフッターを刻印します。scenario <hash> は、その実行のシナリオハッシュの先頭 12 桁の十六進文字です。シナリオハッシュは、正規化したシナリオ定義（シード、しきい値、モデルパラメーター、GNSS の窓など）に対する SHA-256（256 ビットの Secure Hash Algorithm）ダイジェストです。それ自体にハッシュを持たないインテグリティレポートと月レポートは、シナリオソースの SHA-256 で代用します。これは 一行サマリーや結果 JSON に表示されるものと同じフィンガープリントなので、保存または貼り付けたグラフには常に、そのバージョン、それを生成した正確なシナリオ（ビット単位の再現のため）、およびソースが含まれます。入力を一つでも変更すれば、ハッシュも変わります。

性能指標は、標準的な運用上の PNT 性能指標に従います。

これらの用語は初めてですか？それぞれ用語集で平易な言葉で定義しています。

リポジトリ構成#

kshana/
├── src/                                       # the kshana core crate (library + CLI)
│   ├── api.rs · main.rs · lib.rs              # typed dispatch (92 kinds) + CLI + crate root
│   ├── python.rs · wasm.rs                    # optional PyO3 / wasm-bindgen bindings
│   ├── types.rs · scenario.rs · allan.rs      # shared core (time grid, GNSS timeline, Allan)
│   │
│   ├── models.rs · estimator.rs · kalman.rs   # Pack 1 — clock holdover + integrity
│   ├── security.rs · detection.rs · spoof.rs · spoof_monitors.rs  # spoof detection
│   ├── filter_health.rs · fom.rs · fom_label.rs · report.rs · chart.rs · run.rs  # health · FoM scoring + labelling · output
│   ├── suite.rs · study.rs                     # scenario suites + aggregated multi-scenario study artifacts (`--study`)
│   ├── inertial/                              # Pack 2 — strapdown INS (attitude · mechanization · imu_errors · quantum_imu)
│   ├── timetransfer.rs · timetransfer_adv.rs · timegeo.rs  # Pack 3 — TWSTFT/CV/PPP/optical, Sagnac
│   ├── hybrid.rs · ensemble.rs · sweep.rs     # Pack 4 — fused PNT, Monte-Carlo, trade sweeps
│   │
│   ├── timescales.rs · jd2.rs · ephem.rs      # time systems, two-part JD, Sun/Moon ephemeris
│   ├── precession.rs · nutation.rs · cio.rs   # IAU 2006/2000A precession-nutation + CIO GCRS↔ITRS
│   ├── frames.rs · *_data.rs                  # TEME↔ECEF + generated nutation/CIO/EGM2008/IGRF tables
│   │
│   ├── orbit.rs · sgp4.rs · tle.rs · walker.rs   # geometry, SGP4/SDP4, TLE, Walker design
│   ├── propagator.rs · forces.rs · gravity_sh.rs · integrator.rs  # Cowell + perturbations (EGM2008 d/o70, GR) + RK4/DOPRI
│   ├── maneuver.rs · batch_ls.rs · orbit_determination.rs  # burns/Lambert/porkchop, Gauss-Newton, OD
│   ├── cr3bp.rs · lunar.rs · lunar_frame.rs · lunar_od.rs  # Earth–Moon CR3BP + halo/NRHO STM corrector, cislunar/LunaNet ARAIM, MCI↔MCMF, lunar OD
│   ├── lunar_time.rs · lunar_vlbi.rs · lunar_combination.rs · lunar_frame_realise.rs · lunar_service.rs · lunar_dpnt.rs · lunar_interop.rs  # tiers per piece in the matrix lunar PNT suite — LTC time · geodetic VLBI · joint OD+clock · frame realisation · Moonlight service-volume · differential PNT · LunaNet/IOAG interop export
│   ├── body.rs · mars_frame.rs · ephem_provider.rs · radiometric.rs · ccsds_tdm.rs  # deep-space: multi-body · Mars frame · ephemeris seam · radiometric obs + CCSDS-TDM
│   ├── deepspace_od.rs · clock_state.rs · mars_atmos.rs · mars_pnt.rs · linkbudget.rs · gse_sim.rs  # SRIF OD · onboard clock · Mars drag · relay-PNT · link budget · GSE sim
│   │
│   ├── fusion/                                # GNSS/INS — EKF · UKF · tightly_coupled(17) · coupled · closed_loop
│   ├── raim.rs · sbas.rs                      # RAIM/ARAIM HPL/VPL, SBAS DO-229E PLs + L1/L5 iono-free
│   ├── gnss_sim.rs · ionex.rs · pvt.rs · jamming.rs  # measurement domain · ionosphere maps · single-point positioning · jamming
│   ├── navsignal.rs                            # nav-signal PSD (BPSK-R/BOC) · spectral-separation → anti-jam Q · DLL code-tracking jitter · multipath envelope
│   ├── gravimeter.rs · igrf.rs · mapmatch.rs · particle_filter.rs · altpnt/  # gravity/magnetic/terrain alt-PNT
│   ├── rinex.rs · rinex_obs.rs · glonass.rs · sp3.rs · oem.rs · omm.rs · permalink.rs  # interop formats
│   ├── launch.rs · reentry.rs · eo_payload.rs · attitude_budget.rs · passes.rs · space_packet.rs  # mission-analysis budgets + CCSDS Space Packet
│   ├── space_weather.rs · holdover.rs · tpl.rs   # space-weather environment · GNSS-denied clock-holdover calculator · conditional Timing Protection Level (under spoofing)
│   ├── resilience/                              # framework-aligned PNT-resilience scoring + decision-instability study (RPCF · Dirichlet · Kendall-τ · diversity collapse · assurance report)
│   ├── impairment_eval.rs · impairment_study.rs · impairment_ml.rs · eval_stats.rs  # Machine-learning RF-impairment eval testbed · optimism-gap study · LR/MLP detectors · bootstrap/DeLong/Spearman stats
│   ├── sdr.rs · realdata/                       # software-defined-receiver front end (IQ/IF → E/P/L taps → SQM) + real-data ingest adapters (RINEX · UBX · GnssLogger · JammerTest · Yunnan · SatGrid)
│   ├── crossover.rs · quantum_trade.rs · frugal.rs · integrity_impact.rs  # quantum-vs-classical crossover map · PNT trade · cost-per-coverage ROI · integrity impact
│   ├── quantum_devices.rs · quantum_faults.rs · quantum_nav_od.rs · qtrade.rs · timetransfer_chain.rs · representativeness.rs  # Quantum-Enabled PNT demonstrator — device error models · fault catalogue · GNSS-free quantum OD · unified trade harness · quantum time-transfer chain · representativeness / gaps-to-flight ledger
│   ├── interchange.rs · verification.rs          # KIF artifact envelope · machine-checked verification matrix
│   └── bin/crossover_study.rs · bin/validation_report.rs  # crossover-study artifact generator · release validation-summary HTML
│
├── mcp/kshana-mcp/        # standalone, workspace-EXCLUDED crate — the MCP server (+ Dockerfile, server.json)
├── ide/jetbrains/         # standalone Kotlin/Gradle IntelliJ-Platform plugin
├── xval/                  # standalone, workspace-EXCLUDED external cross-checks: anise-{frames,lunar-od,mars-od,service-geometry} (Rust ANISE/SPICE DE440) + orekit-passes (Java Orekit)
│
├── examples/            # reproducible study generators: tpl_jammertest · resilience_report · optimism_study + real-data probes (jammertest_probe · yunnan_probe · satgrid_probe · texbat_probe · ingest_realdata)
├── paper-artifacts/     # byte-deterministic study artifacts, regenerable from examples/ (optimism-study.json · resilience-study.json); raw datasets stay out
├── scenarios/            # one cited .toml per kind + geometry-driven + GPS-denied
├── scripts/              # reproducibility + repo-hygiene + SBOM guards
├── docs/                 # CONCEPTS, ARCHITECTURE, CAPABILITY, VALIDATION, PROVENANCE, GLOSSARY, …
├── web/                  # the WebAssembly playground + kshana.dev site
├── tools/                # table generators (EGM2008 · IGRF · nutation · CIO) + fetch_tles.sh
├── .github/workflows/    # ci · release · publish · wheels · pages · mcp-publish · jetbrains-plugin · frame-xval
├── pyproject.toml        # Python packaging (maturin)
├── CHANGELOG.md          # Keep a Changelog + SemVer
└── CITATION.cff · ROADMAP.md · CONTRIBUTING.md · SECURITY.md

FAQ#

これを使うのに量子物理学を理解する必要がありますか？いいえ。コマンドラインを実行できれば Kshana を実行できます。まず平易な言葉の入門から始め、用語は用語集で調べてください。

量子ハードウェアの設計、または飛行用ソフトウェアですか？いいえ。性能を評価するシミュレーターです。量子ハードウェアの忠実度は、このツールではなく公表されている誤差モデルに由来します。何であり、何でないかを参照してください。

量子の結果は現実的ですか、それとも宣伝ですか？すべてのパラメーターはデータシートまたは論文を出典としており、すべてのモデルは教科書の関係式と照合して検証されています。成熟度は VALIDATION.md に正直に記載しており、ストロンチウム光時計が飛行したことがないという点も含みます。エンジンは中立で、量子と古典は、公表されている数値が違うだけの同じコードです。

二回の実行が一致すると信頼できますか？はい。実行は決定的です。scenario + seed + engine version → bit-identical output であり、scripts/check-reproducible.sh で強制しています。

Python やブラウザーから使えますか？はい。インストールを参照してください。Python と WebAssembly の例はその下にあります。どちらも同じエンジンを呼び出します。

自分のセンサーをモデル化するには？センサーの公表値を provenance フィールドに記入して、シナリオ .toml を書いてください。シナリオ形式と scenarios/ の例を参照してください。

商用利用は無料ですか？はい。AGPL-3.0 のもとで、商用の場面でも利用できます。ただし AGPL のコピーレフトを守る必要があります（特に、Kshana を改変してネットワーク経由で提供する場合は、その利用者に改変したソースを提供しなければなりません）。これが合わない場合、たとえば Kshana を独自製品に組み込む、またはクローズドなネットワークサービスを運用する必要がある場合は、Ashforde® OÜ から商用ライセンスを入手できます。LICENSING.md とサポートを参照してください。

トラブルシューティング#

古いツールチェーンで cargo build が失敗する。Kshana には Rust ≥ 1.88 が必要です。rustup update で更新してください。

macOS で Python 拡張のビルドがリンクに失敗する（Undefined symbols … _Py…）。Python 拡張はシンボルをロード時に解決します。maturin は適切なリンカーフラグを自動で設定するため、単独の cargo build ではなく maturin develop --features python を使ってください。

Python のビルドで、インタープリターが PyO3 の把握しているものより新しいと警告される。PYO3_USE_ABI3_FORWARD_COMPATIBILITY=1 を設定してください（abi3 ホイールは CPython のバージョン間で前方互換です）。

WebAssembly のビルドでターゲットが見つからない。rustup target add wasm32-unknown-unknown で一度インストールしてから、wasm-pack build --target web -- --features wasm を実行してください。

出力はどこにありますか？実行のたびに、入力の .toml の隣へ <scenario>.result.json、<scenario>.chart.svg、<scenario>.report.html、<scenario>.report.json を書き出し、表を公開する種別では <scenario>.table.csv も書き出します。これらはすべて、設計上 git の管理対象外です。

バージョニングとリリース#

Kshana はセマンティックバージョニングに従います。1.0 より前の間は、公開されているシナリオ/結果のスキーマが変わることがあり、互換性を損なう変更は CHANGELOG.md に明記します。すべての結果は scenario + seed + engine version から再現できます。

すべての vX.Y.Z タグが、すべてのチャネルへ自動的に、決まった順序で公開します。まずタグ付けされたコミットで完全なテストスイートを実行し、それに合格するまで何も公開せず、その後でパイプラインが各レジストリで新しいバージョンが実際に配信されていることを確認します（docs/RELEASING.md）。チャネルは次のとおりです。

MCP サーバーのクレート/イメージ/レジストリのバージョンはエンジンに連動します（ライブラリを同梱しているため）。JetBrains プラグインは独立してバージョン管理されます（インストール済みの kshana バイナリを呼び出します）。

ロードマップ#

段階的なロードマップは ROADMAP.md、リリース済みの履歴は CHANGELOG.md、機能ごとのロードマップは docs/CAPABILITY.md を参照してください。優先順位は次のとおりです。まず重要インフラ向けのタイミングとホールドオーバーの証拠（通信タイミングマスク、経年変化とフリッカーノイズを含むより長いホールドオーバー、測定した時計データの取り込み）、次に量子と古典を比較する中立的なトレードの手法（パートナーの測定データで格上げされるまで、結果には MODELLED と表示）、そして月・シスルナーと深宇宙の航法は維持し、主力としては拡大しません。ITRF 精密座標系変換は提供済みです。CIO ベースの IAU 2006/2000A GCRS↔ITRS 変換の全過程（極運動 + 秒角未満の章動）を備え、SOFA/ERFA とビット単位で一致することを検証し、さらに ANISE（純 Rust の SPICE）と GNSS 軌道で ≤ 3.6 m の範囲で独立に相互確認しています。近い将来の項目には、密結合の搬送波位相融合と、疎結合/密結合の GNSS/INS ナビゲーターをより多くのパックで利用できるようにすることがあります。深宇宙・火星の電波航法エンジンは v0.17.0 で追加されました（シミュレーションで検証済み）。量子物理レイヤーは P2 の項目です。CAI 加速度計は第一原理（マッハ・ツェンダー位相、射影ノイズ、コントラスト減衰、振動結合）からシミュレートされるようになりましたが、時計・時刻比較のセンサーは引き続き、公表されているアラン偏差/ノイズバジェットの係数で駆動しています。GMST ベースの TEME↔ECEF、IERS のうるう秒を含む時刻系（UTC/TAI/TT/UT1）、SGP4/SDP4 軌道伝搬（v0.7.0、AIAA 2006-6753 のベクトルと照合して検証）、実行可能な gnss-ins 融合パックは、すべて出荷済みで、慣性速度は下流で利用できます。能動的な確率論的時刻スプーフィング検出器（Monte-Carlo の P_fa/P_md と 1−P_md の Security FoM を備えた Neyman–Pearson / χ²₁ のエネルギー検定）、リンクバジェットによるジャミングモデル（J/S → 実効 C/N₀ → ロックロス）、マルチコンステレーションの可用性、単一軸（1 自由度）の IMU 誤差バジェット、二つの独立した（時計 + 位置）カルマン推定器を合成した FoM としての報告、TLE による実在のコンステレーションのジオメトリ、HTML スコアカードレポート、離心率と J2 ドリフトを含むケプラー軌道によるジオメトリ由来の GNSS 可用性と精度低下率の両方、モンテカルロの信頼帯、トレードスタディのパラメーター掃引、ブラウザー内の WebAssembly プレイグラウンド、オプションの Python（PyO3）と WebAssembly（wasm-bindgen）バインディングは、main に取り込まれています。

コントリビューション#

CONTRIBUTING.md を参照してください。要点は、テストに合格すること（cargo test）、二つのガードスクリプトに合格すること、Conventional Commits を使うこと、ユーザーに見えるすべての変更について CHANGELOG.md の [Unreleased] に項目を追加することです。参加にあたっては行動規範が適用されます。セキュリティ上の問題を報告するにはセキュリティポリシーを参照してください。脆弱性については、公開の Issue を作成しないでください。

ドキュメント#

主要な参考文献#

検証オラクルと標準：Kshana のチェックの拠り所となっている外部の権威

• Vallado、Crawford、Hujsak、Kelso — Revisiting Spacetrack Report #3（AIAA 2006-6753、テストデータ）：Kshana が 4.12 mm まで一致させる SGP4/SDP4 の検証セットと、TEME→ITRF 変換の照合に用いる座標系の計算例。
• IAU SOFA / ERFA — IAU 2000A 章動と CIO ベースの GCRS↔ITRS 変換をビット単位で照合して検証している、基準となる時刻・座標系ルーチン。
• Petit & Luzum（編）— IERS Conventions (2010)、IERS TN（Technical Note）36（地球姿勢、極運動、座標系の標準）。
• Riley — Handbook of Frequency Stability Analysis、NIST SP 1065（アラン偏差の関係式と NBS14 基準系列。NBS は旧米国標準局）。
• Pedregosa et al. — scikit-learn: Machine Learning in Python、JMLR 12 (2011)：RF 劣化評価テストベッドが厳密に一致させている、ROC/AUC、混同行列、適合率/再現率/F1 の基準実装（tests/eval_metrics_reference.rs）。
• Virtanen et al. — SciPy 1.0、Nature Methods 17 (2020)：optimize.nnls、stats.chi2、linalg.expm。量子トレードの実測 ADEV の NNLS フィット、χ² 整合性帯域、van-Loan 法による時計プロセスノイズ共分散の検証に用いる基準ルーチン（tests/scipy_reference.rs）。
• Knowles, Kanhere, Neamati & Gao — gnss_lib_py、SoftwareX 27 (2024)：オープンな先行事例（下の「Comparison & open prior art」を参照）としても、GDOP/PDOP/HDOP/VDOP/TDOP の計算を 1e-6 まで一致させている独立した DOP オラクル（tests/dop_reference.rs）としても使用しています。
• Montenbruck & Gill — Satellite Orbits: Models, Methods and Applications（Springer）：機関の精密エフェメリスに対するフォースモデルのフィットの基礎となる力学モデル。
• Howell — Three-dimensional, periodic, halo orbits、Celestial Mechanics 32(1) (1984)、doi:10.1007/BF01358403、および Zimovan-Spreen, Howell & Davis — Near rectilinear halo orbits and nearby higher-period dynamical structures、Astrodynamics 6 (2022)、doi:10.1007/s42064-021-0125-x（CR3BP の微分補正器が再現するハロー軌道/NRHO の軌道族）。

デバイスと手法の物理 — センサーモデルの基礎となる出典：

• Origlia, Schiller, Bongs et al. — arXiv:1503.08457（ストロンチウム光格子時計、宇宙搭載を目指した目標）。
• Oelker et al.、Nature Photonics (2019) — doi:10.1038/s41566-019-0493-4（実験室の Sr 時計、4.8×10⁻¹⁷）。
• Templier et al.、Science Advances (2022) — arXiv:2209.13209（ハイブリッド量子加速度計の三軸構成）。
• Groves、Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation — IEEE AESS（Aerospace and Electronic Systems Society）チュートリアル（University College London Discovery リポジトリ）（推測航法の誤差増大）。
• Giorgetta et al.、Nature Photonics 7、434 (2013) — arXiv:1211.4902、Deschênes et al.、Phys. Rev. X 6、021016 (2016) — APS（American Physical Society）（光による双方向の時間・周波数伝送。光衛星間リンクは、これらに倣って非相反性のバジェットをモデル化しています）。
• Betz — Binary Offset Carrier Modulations for Radionavigation、NAVIGATION 48(4) (2001)、doi:10.1002/j.2161-4296.2001.tb00247.x（src/navsignal.rs の基礎となる BOC 変調とスペクトル分離の理論）。
• Kaplan & Hegarty（編）— Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications（第 3 版、Artech House、2017）：航法信号モデルとジャミングモデルが使用する、アンチジャムの実効 C/N₀ の式と、早期・遅延 DLL のコード追尾の熱雑音ジッター。

比較とオープンな先行事例 — Kshana の位置づけを比較する対象となるツールと調査：

• Humphreys et al. — TEXBAT（Texas Spoofing Test Battery、ION — Institute of Navigation — GNSS 2012）：多層検出器の特性評価に用いるスプーフィング試験バッテリーのパラメーター。
• González et al. — NaveGo (2017)：古典的なベースラインとして用いる、オープンで検証済みの慣性航法の誤差プロファイル。
• Iiyama, Casadesús Vila & Gao — LuPNT（ION GNSS+ 2023、Stanford NavLab）：オープンな月 PNT シミュレーター。
• Knowles, Kanhere, Neamati & Gao — gnss_lib_py、SoftwareX 27 (2024)、doi:10.1016/j.softx.2024.101811：オープンな GNSS データ解析。
• Li, Zaminpardaz, Kealy & Greentree — Quantum sensors for enhanced positioning and navigation: a comprehensive review、GPS Solutions 30(1):62 (2026)、doi:10.1007/s10291-026-02030-y。
• Bertone et al. — Earth and Space Science 8(6) (2021)、doi:10.1029/2020EA001454：GRAIL の簡約力学軌道決定。LRO のフィットが再現する経験加速度の下限。