Alternativ PNT utan GPS (familj av scenariotyper)

5 scenariotyper i motorn v0.40.0. Rådgivande: analysutdata från ett forsknings- och ingenjörsverktyg, inte typgodkänd navigationsutrustning och inte en safety-of-life-tjänst. Varje etikett här är motorns eller verifieringsmatrisens; en typ är MODELLED om inte matrisen anger något annat (hur en etikett förtjänas: avsnittet Evidence i README).

Ämnessidor: CAPABILITY, RESILIENCE-CROSSWALK. Kör en: kshana scenarios/combined-altpnt.toml. Alla familjer: KINDS.md.

gravity-map#

GPS-nekad navigering med gravitationskartmatchning: en kallatomsgravimeter återskapar en konstant INS-drift ur den sekvens av gravitationsanomalier som den flyger genom.

Obligatoriska fält: 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. Valfria: coeffs, mascons, refine_stages, refine_factor, noise_seed, reference, map_error_mc.

Register: ingen matrisrad nämner den här typen; motorn sätter själv etiketten på sitt resultat. Hela sidan, med indata, resultat, evidens och begränsningar: gravity-map.

kshana scenarios/gravity-map-nav.toml

terrain-nav#

Terrängreferensnavigering utan GPS (TERCOM/SITAN): en radar- eller barohöjdmätare matchar markhöjdsprofilen mot en DEM av SRTM-typ för att återställa INS-drift.

Obligatoriska fält: 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. Valfria: refine_stages, refine_factor, noise_seed.

Register: MODELLED. Hela sidan, med indata, resultat, evidens och begränsningar: terrain-nav.

kshana scenarios/terrain-nav.toml

terrain-slam#

Sekventiell (rekursiv) terrängreferensnavigering utan GPS: ett partikelfilter kör mätmodellen för terrängmatchning epok för epok (SITAN som löpande filter) så att en tidsvarierande INS-drift följs längs spåret, medan den enskilda terrain-nav-satsen bara återställer en enda konstant förskjutning.

Obligatoriska fält: 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. Valfria: n_particles, init_pos_sigma_deg, process_sigma_deg, resample_ess_frac, seed.

Register: ingen matrisrad nämner den här typen; motorn sätter själv etiketten på sitt resultat. Hela sidan, med indata, resultat, evidens och begränsningar: terrain-slam.

kshana scenarios/terrain-slam.toml

combined-altpnt#

Kombinerad navigator för gravitation + magnetfält + terräng i GPS-nekad miljö: tre skalära fältkanaler sammanslagna per vägpunkt för en skarpare positionsbestämning med mindre drift (lägre CRLB) än något enskilt fält.

Obligatoriska fält: 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. Valfria: coeffs, mascons, magnetic_mascons, igrf_alt_km, refine_stages, refine_factor, noise_seed, magnetic_grid.

Register: ingen matrisrad nämner den här typen; motorn sätter själv etiketten på sitt resultat. Hela sidan, med indata, resultat, evidens och begränsningar: combined-altpnt.

kshana scenarios/combined-altpnt.toml

conflict-resilience#

MODELLED resiliens i lagrad PNT under konflikt (P7): en användare i en omstridd miljö har flera PNT-lager (GNSS med öppen tjänst, bredbands-GNSS, en autentiserad konstellation, ett förstärkningsrelä), vart och ett med en grundtillgänglighet, en noggrannhet på 1σ och en sårbarhet för nekande per vektor mot det gemensamma jamming-/spoofing-hotet. En intensitetssvept SEEDAD Monte Carlo nekar varje lager med sannolikheten clamp(vulnerability·intensity·vector_weight,0 1), slår ihop de överlevande med den slutna inversvariansregeln σ_fused=(Σ 1/σ_i²)^(−1/2), och redovisar sannolikheten för total förlust (alla lager nekade), mediankravet på sammanslaget fel och statistik per lager för användbarhet/nekande mot intensitet. Det övergripande resiliensförhållandet (sannolikhet för total förlust med ett lager mot lagrad) hamnar på ~7x under ANTAGANDET OM OBEROENDE; ett envariabelt Gauss-copula-svep med korrelerat nekande visar sedan hur de ~7x kollapsar mot 1 när korrelationen i nekande ökar (korrelation slår ut lagring). Ett block för priorkänslighet låter det övergripande talet variera över de KÄLLBELAGDA sårbarhetspriorerna via mcda-tornado + en Dirichlet-omfördelning av hotinsats + percentilkonfidensintervall. VALIDATED kärna: Monte Carlo-totalförlusten konvergerar mot den slutna oberoende produkten Π_i p_deny_i (inom Monte Carlo-standardfelet vid ett fast frö och stort N); den inversvariansvägda sammanslagningen är en sluten identitet; vid ρ=0 reduceras copulan till den oberoende modellen och varje ρ bevarar varje lagers marginella nekandefrekvens. MODELLED: storleksordningarna för sårbarhet/tillgänglighet/noggrannhet per lager är källbelagda men Modelled indata (JammerTest 2024, TEXBAT, EASA SIB, RTCA DO-229, LunaNet/IOAG — se conflict_threat_params), och den specifika storleken ~7x och formen på kurvan förhållande mot korrelation följer av den parametriseringen. En uppdelning av överlevnad per vektor i § 4,2 löser sedan upp det gemensamma RF-hotet i de fyra namngivna vektorerna (jamming/spoofing/kinetiskt/cyber) och redovisar varje vektors kurva för graciös försämring av användbar PNT S_v(x)=1-Prod_i(1-a_i(1-clamp(susceptibility_i,v·x,0 1))) — VALIDATED: den seedade Monte Carlo per lager konvergerar mot den slutna formen; jamming är den skarpaste vektorn för den korrelerade RF-baslinjen och det RF-immuna tröghetslagret är den avgörande överlevaren. Inte en certifierad produkt för navigeringstillgänglighet.

Obligatoriska fält: inga. Valfria: layers, intensity, correlation, trials, seed, primary_layer.

Register: ingen matrisrad nämner den här typen; motorn sätter själv etiketten på sitt resultat. Hela sidan, med indata, resultat, evidens och begränsningar: conflict-resilience.

kshana scenarios/conflict-resilience.toml