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Páginas de tipos de cenárioEditar no GitHubFonte: docs/kinds/by-kind/mars-pnt.md

mars-pnt (tipo de cenário)

Tipo de cenário do motor v0.40.0, família Constelações, cobertura e geometria. Consultivo: saída de análise de uma ferramenta de pesquisa e engenharia, não um equipamento de navegação homologado e não um serviço de segurança da vida humana. Todo rótulo aqui é do motor ou da matriz de verificação; um tipo de cenário é MODELLED a menos que a matriz diga outra coisa (como um rótulo é obtido: a seção Evidence do README).

O que faz#

PNT de espaço profundo em Marte: uma constelação simulada de retransmissores MARCONI (retransmissores areoestacionários + inclinados que transmitem em sentido único + retransmitem em dois sentidos para uma estação de espaço profundo) navega um usuário de referência (transfer | lmo | surface) pelo estimador conjunto de fusão radiométrica de sentido único e dois sentidos. Informa geometria/visibilidade por época, RMS alcançado contra a verdade e a covariância formal (posição 1σ / 3σ) — uma figura de mérito simulada honesta, NÃO um nível de proteção certificado.

Uma execução de scenarios/mars-pnt-lmo.toml resume-se assim: mars-pnt 5aad87fcc94a | lmo user, uso clock | 5 relays (mean 3,1 in view) | converged pos RMS 0,25 m, formal 1σ 0,31 m (3σ 0,93 m — covariance FoM, not a certified PL) | clock-freq σ 3.71e-13 | cov-PD true

Entradas#

A partir do esquema (kshana kinds --json):

  • Campos obrigatórios: nenhum
  • Campos opcionais: user, clock_class, step_s, duration_s, nmax, range_sigma_m, doppler_sigma_mps, dynamic_tightness, two_way_period_s, seed

O exemplo scenarios/mars-pnt-lmo.toml define, entre outros:

Campo Valor Unidade
clock_class uso texto
doppler_sigma_mps 1.0000e-4 m/s
duration_s 7200 s
dynamic_tightness 0.1 não indicado
kind mars-pnt texto
nmax 4 não indicado
range_sigma_m 1 m
seed 331514052 não indicado
step_s 60 s
two_way_period_s 1800 s
user lmo texto

Execute#

kshana scenarios/mars-pnt-lmo.toml

3 cenários incluídos usam este tipo de cenário; os demais estão em scenarios/.

O que ele fornece#

Os resultados escalares dessa execução, com as unidades que o motor declara:

Resultado Valor Unidade
areostationary_radius_m 2.0428e7 m
clock_class uso texto
evidence.id_rule o id estável da linha da matriz (o ID texto
evidence.matrix docs/VERIFICATION-MATRIX.md texto
evidence.tier MODELLED texto
fom.converged_pos_3sigma_m 0.927387 m
fom.converged_pos_rms_m 0.245604 m
fom.converged_pos_sigma_m 0.309129 m
fom.covariance_pd_throughout true flag
fom.epochs 120 contagem
O gráfico que o motor escreve para scenarios/mars-pnt-lmo.toml, tipo de cenário mars-pnt

Evidências#

MODELLED: as linhas da matriz de verificação que nomeiam este tipo de cenário.

  • MODELLED O tipo de cenário body-pnt: um orbitador ou um módulo de pouso na superfície em torno de um corpo escolhido pelo nome navega com pseudodistâncias unidirecionais de uma constelação de navegação Walker em torno do corpo (órbitas de dois corpos com a deriva secular de J2 do corpo, um relógio de usuário desconhecido

As linhas que a própria execução exercitou, com a referência independente que a matriz dá a cada uma (as fontes públicas são nomeadas ali):

  • VALIDATED Recuperar um estado de época [r,v] a partir de distâncias de estações em solo por um corretor diferencial em lote de Gauss–Newton e um filtro sequencial, sobre um modelo de forças de dois corpos+J2. Referência independente (ExternalDataset): Orekit 12,2 (CS GROUP, Apache-2.0) BatchLSEstimator (Levenberg–Marquardt) + KalmanEstimator (EKF) — uma biblioteca independente de estimação de terceiros sobre um modelo de forças equivalente; o estado de época recuperado + o RMS dos resíduos pós-ajuste concordam a <1e-3 m sem ruído e a <3 m com um piso de ruído de 5 m
  • MODELLED Relógio de Kalman de 3 estados (fase/frequência/deriva) de van Loan, estabilizado por Joseph. Referência independente (ReferenceImpl): KalmanFilter do filterpy 1.4.5 (R. Labbe, MIT), com F via scipy.linalg.expm e Q via a matriz em blocos de Van Loan 1978 — uma implementação de referência independente que reproduz a trajetória completa do filtro do kshana. Consistência entre implementações: a física do relógio / a calibração de Allan não são validadas externamente, por isso isto permanece MODELLED. Comparação externa 0,30, um achado (permanece MODELLED): em relógios finais do IGS de 30 s de 11 GPS Blo
  • MODELLED Portões determinísticos, com hash de cenário, de SBOM e de golden entre plataformas. Referência independente (ExternalDataset): aderência à norma do SBOM ao JSON Schema oficial do CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — um padrão externo publicado, zero erros de validação em todo o grafo de dependências; a parte de determinismo das FoMs / reprodutibilidade byte a byte continua sendo uma verificação de autoconsistência fixada, de modo que a linha permanece MODELLED

Limitações#

O que o próprio relatório da execução diz que não é modelado ou não é validado:

  • A estimativa do estado do relógio a bordo é MODELLED, não validada: conferida contra uma implementação separada nesta mesma base de código — independente da unidade sob teste, mas sem autoridade externa. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
  • Reprodutibilidade e garantia de software é MODELLED, não validada: uma subafirmação é verificada externamente, mas a capacidade inteira compõe peças modeladas, de modo que a capacidade permanece modelada. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Veja também#