PNT alternativo sem GPS (família de tipos de cenário)

5 tipos de cenário do motor v0.40.0. Caráter consultivo: resultado de análise de uma ferramenta de investigação e engenharia, não um equipamento de navegação homologado nem um serviço de segurança da vida humana. Todas as etiquetas aqui são do motor ou da matriz de verificação; um tipo é MODELLED, salvo indicação em contrário da matriz (como uma etiqueta é obtida: a secção Evidence do README).

Páginas de tema: CAPABILITY, RESILIENCE-CROSSWALK. Executar uma: kshana scenarios/combined-altpnt.toml. Todas as famílias: KINDS.md.

gravity-map#

Navegação por correspondência com mapa de gravidade sem GPS: um gravímetro de átomos frios recupera uma deriva constante do INS a partir da sequência de anomalias de gravidade pela qual voa.

Campos obrigatórios: 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. Opcionais: coeffs, mascons, refine_stages, refine_factor, noise_seed, reference, map_error_mc.

Registo: nenhuma linha da matriz menciona este tipo; o motor etiqueta o seu próprio resultado. Página completa, com as entradas, os resultados, as evidências e as limitações: gravity-map.

kshana scenarios/gravity-map-nav.toml

terrain-nav#

Navegação por referência ao terreno sem GPS (TERCOM/SITAN): um altímetro radar/barométrico compara o perfil de elevação do solo com um DEM ao estilo SRTM para recuperar a deriva do INS.

Campos obrigatórios: 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. Opcionais: refine_stages, refine_factor, noise_seed.

Registo: MODELLED. Página completa, com as entradas, os resultados, as evidências e as limitações: terrain-nav.

kshana scenarios/terrain-nav.toml

terrain-slam#

Navegação sequencial (recursiva) por referência ao terreno sem GPS: um filtro de partículas executa o modelo de medição de correspondência de terreno época a época (SITAN como filtro em execução), de modo que uma deriva do INS variável no tempo é seguida ao longo da trajetória, ao passo que o terrain-nav em lote só recupera um único desvio constante.

Campos obrigatórios: 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. Opcionais: n_particles, init_pos_sigma_deg, process_sigma_deg, resample_ess_frac, seed.

Registo: nenhuma linha da matriz menciona este tipo; o motor etiqueta o seu próprio resultado. Página completa, com as entradas, os resultados, as evidências e as limitações: terrain-slam.

kshana scenarios/terrain-slam.toml

combined-altpnt#

Navegador combinado de gravidade + campo magnético + terreno sem GPS: três canais de campo escalares fundidos a cada ponto de passagem para uma correção de deriva mais precisa (CRLB menor) do que qualquer campo isolado.

Campos obrigatórios: 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. Opcionais: coeffs, mascons, magnetic_mascons, igrf_alt_km, refine_stages, refine_factor, noise_seed, magnetic_grid.

Registo: nenhuma linha da matriz menciona este tipo; o motor etiqueta o seu próprio resultado. Página completa, com as entradas, os resultados, as evidências e as limitações: combined-altpnt.

kshana scenarios/combined-altpnt.toml

conflict-resilience#

Resiliência a conflitos MODELLED de PNT em camadas (P7): um utilizador em ambiente contestado dispõe de várias camadas de PNT (GNSS de serviço aberto, GNSS de banda larga, uma constelação autenticada, um relé de aumentação), cada uma com uma disponibilidade-base, uma exatidão de 1σ e uma vulnerabilidade de negação por vetor à ameaça partilhada de jamming/spoofing. Um Monte Carlo COM SEMENTE, varrido em intensidade, nega cada camada com probabilidade clamp(vulnerabilidade·intensidade·peso_do_vetor,0 1), funde as sobreviventes pela regra de forma fechada de variância inversa σ_fused=(Σ 1/σ_i²)^(−1/2), e indica a probabilidade de perda total (todas as camadas negadas), o erro fundido mediano e estatísticas de utilizável/negada por camada em função da intensidade. A razão de resiliência principal (probabilidade de perda total de camada única contra em camadas) chega a cerca de 7x sob a hipótese de INDEPENDÊNCIA; um varrimento de negação correlacionada por cópula gaussiana de um fator mostra então esse ~7x a colapsar para 1 à medida que a correlação da negação aumenta (a correlação derrota a estratificação em camadas). Um bloco de sensibilidade a priors varia o valor principal sobre os priors de vulnerabilidade COM FONTE por meio do tornado mcda + uma realocação de esforço de ameaça de Dirichlet + ICs por percentis. Núcleo VALIDATED: a perda total por Monte Carlo converge para o produto independente de forma fechada Π_i p_deny_i (dentro do erro-padrão do MC com semente fixa e N grande); a fusão por variância inversa é uma identidade de forma fechada; em ρ=0 a cópula reduz-se ao modelo independente e qualquer ρ preserva a taxa de negação marginal de cada camada. MODELLED: as magnitudes de vulnerabilidade/disponibilidade/exatidão por camada são entradas com fonte, porém modeladas (JammerTest 2024, TEXBAT, EASA SIB, RTCA DO-229, LunaNet/IOAG — ver conflict_threat_params), e a magnitude específica de ~7x e a forma da curva razão-versus-correlação decorrem dessa parametrização. Uma decomposição da sobrevivência por vetor, na secção § 4,2, resolve então a ameaça de RF partilhada nos quatro vetores nomeados (jamming/spoofing/cinético/cibernético) e indica a curva de degradação gradual de PNT utilizável de cada vetor S_v(x)=1-Prod_i(1-a_i(1-clamp(susceptibilidade_i,v·x,0 1))) — VALIDATED: o Monte Carlo por camada com semente converge para essa forma fechada; o jamming é o vetor mais severo para a linha de base de RF correlacionada e a camada inercial, imune a RF, é a sobrevivente decisiva. Não é um produto de disponibilidade de navegação certificado.

Campos obrigatórios: nenhum. Opcionais: layers, intensity, correlation, trials, seed, primary_layer.

Registo: nenhuma linha da matriz menciona este tipo; o motor etiqueta o seu próprio resultado. Página completa, com as entradas, os resultados, as evidências e as limitações: conflict-resilience.

kshana scenarios/conflict-resilience.toml