一种地基增强系统单接收机故障监测方法及系统

摘要

本发明涉及一种地基增强系统单接收机故障检测方法及系统，属于卫星导航技术领域，解决了单接收机故障监测方法较为复杂且灵敏度不高的问题。该方法包括获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量；结合不同时刻可视卫星的数量，对不同时刻M个参考接收机的检验统计量进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的门限值；获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量，结合当前时刻可视卫星数量下的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。该方法简化了执行逻辑判断过程，具备更快的故障检测速度。

权利要求

1.一种地基增强系统单接收机故障监测方法，其特征在于，包括：

获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S，包括：获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，计算不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，M为参考接收机的个数；基于某一时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，结合标准化权值向量w，计算该时刻M个参考接收机的检验统计量S；根据下述公式计算所述标准化权值向量w：T

其中，σgnd＝[σgnd,1,...,σgnd,N] ，为地基增强系统与N颗可视卫星的伪距校正值误差标准差向量；σgnd,n为地基增强系统与第n颗可视卫星的伪距校正值误差标准差；

结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，包括：基于不同时刻第m个参考接收机提供的实测数据以及第m个参考接收机的实际位置，获得不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值；

基于所述不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值，获得不同时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量；

第m个参考接收机为M个参考接收机中的任意一个。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于某一时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，结合标准化权值向量w，计算该时刻M个参考接收机的检验统计量S，包括：计算该时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量与其他参考接收机的伪距校正值向量的平均值向量的差值向量；

基于所述差值向量，结合标准化权值向量w，计算得到该时刻第m个参考接收机的检验统计量Sm。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算得到该时刻第m个参考接收机的检验统计量Sm，包括：根据下述公式计算Sm：

T

Pc,m＝[ρc,m,1,...,ρc,m,n,...,ρc,m,N] ，表示该时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量；

T

Pc,j＝[ρc,j,1,...,ρc,j,n,...,ρc,j,N] ，j∈M,j≠m，表示该时刻除第m个参考接收机以外的第j个参考接收机的伪距校正值向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，包括：基于可视卫星数量为N时的所述检验统计量S样本序列，计算检验统计量S的概率密度函数；

利用自由度为N的卡方分布的概率密度函数包络所述检验统计量S的概率密度函数，N为卫星的个数；

若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，则根据自由度为N的卡方分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各个可视卫星数量下的统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，还包括：若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部不能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，采用gamma分布的概率密度函数对检验统计量S的概率密度函数进行包络；

不断调整gamma分布的概率密度函数中的α以及β的取值，直至所述gamma分布的概率密度函数的尾部包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，得到调整后的gamma分布的概率密度函数；

根据所述调整后的gamma分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取M个参考接收机的实时数据，计算M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障，包括：当M个参考接收机中至少一个参考接收机的检验统计量S’大于所述当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值时，剔除所述至少一个参考接收机的检验统计量S’中最大的检验统计量对应的参考接收机；

对剩余的参考接收机重新计算检验统计量，并与当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值进行比较，若剩余的参考接收机的检验统计量均小于等于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则判断为当前时刻存在单接收机故障。

8.一种基于权利要求1所述监测方法的地基增强系统单接收机故障监测系统，其特征在于，所述系统包括：检验统计量获取模块，获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S；

检验统计量分类模块，结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

门限值计算模块，基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

单接收机故障判断模块，获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

说明书

一种地基增强系统单接收机故障监测方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种地基增强系统单接收机故障监测方法及系统。

背景技术

[0002] 随着全球卫星导航系统(GNSS)进入现代化发展环境中，卫星导航的民用需求逐渐成为重要的应用方向。然而，将卫星导航系统应用于民用航空，必须首先使其满足民用航空对导航系统的性能需求，包括精度、完好性、连续性以及可用性4个方面，地基增强系统(GBAS)被认为是最有潜力满足民用航空精密进近三类需求的GNSS增强系统。

[0003] 应用于民用航空的GBAS通过地面子系统播发差分校正信息，飞机接收到此信息后进行差分定位。同时，GBAS在差分校正的基础上进行完好性监测，监测模型对不同的故障来源设计不同的监测算法，其中对于单接收机故障，由FAA研制的LAAS采用多参考接收机一致性监测(MRCC)算法，通过计算B值与其门限值比较标记异常信道，然后执行逻辑判断排除差分校正过程中产生较大偏差的接收机信道，保证GBAS广播的伪距校正值的可靠性。

[0004] MRCC算法对单接收机故障的检测速度不够快，同时还需要执行逻辑判断过程，处理通过B值标记的信道和其状态值，较为复杂，在三类精密进近的需求下，完好性指标中对告警时间的要求缩短，需要提出更加灵敏的单接收机故障监测算法。

发明内容

[0005] 鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种地基增强系统单接收机故障监测方法以及系统，用以解决现有单接收机故障监测方法较为复杂且灵敏度不高的问题。

[0006] 一方面，本发明实施例提供了一种地基增强系统单接收机故障监测方法，包括：

[0007] 获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S；

[0008] 结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

[0009] 基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

[0010] 获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

[0011] 进一步，所述获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S，包括：

[0012] 获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，计算不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，M为参考接收机的个数；

[0013] 基于某一时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，结合标准化权值向量w，计算该时刻M个参考接收机的检验统计量S。

[0014] 进一步，计算不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，包括：

[0015] 基于不同时刻第m个参考接收机提供的实测数据以及第m个参考接收机的实际位置，获得不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值；

[0016] 基于所述不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值，获得不同时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量；

[0017] 第m个参考接收机为M个参考接收机中的任意一个。

[0018] 进一步，根据下述公式计算所述标准化权值向量w：

[0019]

[0020] 其中，σgnd＝[σgnd,1,...,σgnd,N]T，为地基增强系统与N颗可视卫星的伪距校正值误差标准差向量；σgnd,n为地基增强系统与第n颗可视卫星的伪距校正值误差标准差。

[0021] 进一步，所述基于某一时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，结合标准化权值向量w，计算该时刻M个参考接收机的检验统计量S，包括：

[0022] 计算该时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量与其他参考接收机的伪距校正值向量的平均值向量的差值向量；

[0023] 基于所述差值向量，结合标准化权值向量w，计算得到该时刻第m个参考接收机的检验统计量Sm。

[0024] 进一步，所述计算得到该时刻第m个参考接收机的检验统计量Sm，包括：

[0025] 根据下述公式计算Sm：

[0026]

[0027] Pc,m＝[ρc,m,1,...,ρc,m,n,...,ρc,m,N]T，表示该时刻第m个参考接收机的伪距校正值T向量；Pc,j＝[ρc,j,1,...,ρc,j,n,...,ρc,j,N] ，j∈M,j≠m，表示该时刻除第m个参考接收机以外的第j个参考接收机的伪距校正值向量。

[0028] 进一步，所述基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，包括：

[0029] 基于可视卫星数量为N时的所述检验统计量S样本序列，计算检验统计量S的概率密度函数；

[0030] 利用自由度为N的卡方分布的概率密度函数包络所述检验统计量S的概率密度函数，N为卫星的个数；

[0031] 若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，则根据自由度为N的卡方分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

[0032] 进一步，所述基于各个可视卫星数量下的统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，还包括：

[0033] 若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部不能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，采用gamma分布的概率密度函数对检验统计量S的概率密度函数进行包络；

[0034] 不断调整gamma分布的概率密度函数中的α以及β的取值，直至所述gamma分布的概率密度函数的尾部包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，得到调整后的gamma分布的概率密度函数；

[0035] 根据所述调整后的gamma分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

[0036] 进一步，所述获取M个参考接收机的实时数据，计算M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障，包括：

[0037] 当M个参考接收机中至少一个参考接收机的检验统计量S’大于所述当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值时，剔除所述至少一个参考接收机的检验统计量S’中最大的检验统计量对应的参考接收机；

[0038] 对剩余的参考接收机重新计算检验统计量，并与当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值进行比较，若剩余的参考接收机的检验统计量均小于等于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则判断为当前时刻存在单接收机故障。

[0039] 另一方面，本发明实施例提供了一种地基增强系统单接收机故障监测系统，该系统包括：

[0040] 检验统计量获取模块，获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S；

[0041] 检验统计量分类模块，结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

[0042] 门限值计算模块，基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

[0043] 单接收机故障判断模块，获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

[0044] 与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果：

[0045] 本申请通过基于不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量，结合可视卫星的数量，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量，再结合误警率，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，进而实时检测某一时刻是否存在单接收机故障；该单接收机故障监测方法，综合了参考接收机故障对所有卫星信道的附加误差，放大了故障的影响，简化了执行逻辑判断过程，具备更快的故障检测速度。

[0046] 本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。

附图说明

[0047] 附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。

[0048] 图1为本申请一个实施例地基增强系统单接收机故障监测方法流程示意图；

[0049] 图2为本申请一个实施例地基增强系统单接收机故障监测系统结构示意图。

具体实施方式

[0050] 下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

[0051] 一方面，本发明的一个具体实施例公开了一种地基增强系统单接收机故障监测方法，该方法的流程示意图如图1所示。

[0052] 该方法包括如下步骤：

[0053] 步骤S10：获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S；

[0054] 步骤S20：结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

[0055] 步骤S30：基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

[0056] 步骤S40：获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

[0057] 与现有技术相比，本申请通过基于不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量，结合可视卫星的数量，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量，再结合误警率，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，进而实时监测某一时刻是否存在单接收机故障；该单接收机故障监测方法，综合了参考接收机故障对所有卫星信道的附加误差，放大了故障的影响，简化了执行逻辑判断过程，具备更快的故障检测速度。

[0058] 在一个具体的实施例中，步骤S10包括：

[0059] 步骤S11：获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，计算不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，M为参考接收机的个数；

[0060] 进一步的，步骤S11包括：

[0061] 步骤S111：基于不同时刻第m个参考接收机提供的实测数据以及第m个参考接收机的实际位置，获得不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值。

[0062] 进一步的，实测数据包括电文数据以及观测数据，电文数据包括星历数据，观测数据包括伪距、载波相位。

[0063] 步骤S111包括：

[0064] 步骤S1111：基于所述电文数据获得不同时刻每一卫星的轨道位置，结合第m个参考接收机的实际位置，获得不同时刻第m个参考接收机与每一卫星之间的真实距离；

[0065] 步骤S1112：基于观测数据得到不同时刻第m个参考接收机与每一卫星之间的伪距观测值；

[0066] 步骤S1113：基于所述不同时刻第m个参考接收机与每一卫星之间的真实距离以及伪距观测值，计算得到不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值。

[0067] 具体的，以某一时刻第m个参考接收机与第n颗卫星为例，请参见公式(1)：

[0068] ρc,m,n＝rm,n‑ρm,n   (1)

[0069] 其中，rm,n是该时刻第m个参考接收机与第n颗卫星之间的真实距离，ρm,n是该时刻第m个参考接收机与第n颗卫星之间的伪距观测值，ρc,m,n是该时刻第m个参考接收机与第n颗卫星的伪距校正值。

[0070] 进一步的，第m个参考接收机与第n颗卫星的伪距校正值满足公式(2)：

[0071] ρc,m,n＝cn+εm,n   (2)

[0072] 其中，cn为参考接收机和机载接收机间关于第n颗卫星的公共伪距误差，包括星钟误差、星历误差、电离层误差和对流层误差，由于GBAS服务范围较小，可认为机载接收机与参考接收机的观测量中这些误差是相同的，εm,n是第m个参考接收机与机载接收机的非相关误差，包括热噪声和多径误差，可用零均值高斯分布来描述，参见下式(3)：

[0073] εm,n～N(0,σm,n)   (3)

[0074] 其中，σm,n是第m个参考接收机和第n颗卫星的伪距校正值误差标准差，是关于卫星仰角的函数，由于参考接收机天线间与参考接收机天线到卫星的距离相比小到可以忽略，所以GBAS的M个地面参考接收机的σm,n相同。

[0075] 该时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值的计算过程以及不同时刻M个参考接收机与每一卫星的伪距校正值的计算过程，可参见上述该时刻第m个参考接收机与第n颗卫星的伪距校正值的计算过程，此处不再赘述。

[0076] 步骤S112：基于所述不同时刻第m个参考接收机与每一卫星的伪距校正值，获得不同时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量。

[0077] 具体的，以卫星的数量为N进行举例说明，通过步骤S1111至步骤S1113分别得到某一时刻第m个参考接收机与N颗卫星之间的伪距校正值ρc,m,1,...,ρc,m,N，进而组成某一时刻T第m个参考接收机的伪距校正值向量Pc,m＝[ρc,m,1,...,ρc,m,N] ，其中，ρc,m,1为某一时刻第m个参考接收机与第1颗卫星之间的伪距校正值，ρc,m,N为某一时刻第m个参考接收机与第N颗卫星之间的伪距校正值，同理，得到不同时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，此处不再赘述。

[0078] 步骤S12：基于某一时刻M个参考接收机的伪距校正值向量，结合标准化权值向量w，计算该时刻M个参考接收机的检验统计量S。

[0079] 在一个具体的实施例中，步骤S12包括：

[0080] 步骤S121：计算该时刻第m个参考接收机的伪距校正值向量与其他参考接收机的伪距校正值向量的平均值向量的差值向量；

[0081] 步骤S122：基于所述差值向量，结合标准化权值向量w，计算得到第m个参考接收机的检验统计量Sm。

[0082] 具体的，根据公式(4)计算得到该时刻第m个参考接收机的检验统计量Sm：

[0083]

[0084] 其中，Pc,m＝[ρc,m,1,...,ρc,m,n,...,ρc,m,N]T，表示该时刻第m个参考接收机的伪距T校正值向量；Pc,j＝[ρc,j,1,...,ρc,j,n,...,ρc,j,N] ，j∈M,j≠m，表示该时刻除第m个参考接收机以外的第j个参考接收机的伪距校正值向量。

[0085] 进一步的，所述标准化权值向量w满足公式(5)：

[0086]

[0087] 其中，σgnd＝[σgnd,1,...,σgnd,N]T，为地基增强系统与N颗可视卫星的伪距校正值误差标准差向量； σgnd,n为地基增强系统与第n颗可视卫星的伪距校正值误差标准差，与卫星的仰角有关，可以根据实际场景下长时间的观测数据，由地基增强系统与第n颗卫星的伪距校正值误差包络统计得出，或者有RTCA标准文件给出。

[0088] 进一步的，每一时刻都可以通过上述步骤计算该时刻M个参考接收机的检测统计量，计算选取的时间段内多个时刻的M个参考接收机的检验统计量，获得不同时刻M个参考接收机的检验统计量S，具体的各个时刻之间的时间间隔可根据实际情况确定。

[0089] 在一个具体的实施例中，步骤S20包括：

[0090] 获取不同时刻的可视卫星的数量；

[0091] 基于不同时刻的可视卫星的数量，对不同时刻M个参考接收机的检验统计量进行分类，获得各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列。

[0092] 具体的，各个时刻对应的可视卫星的数量可能相同，也可能不同，在获得不同时刻M个参考接收机的检验统计量的前提下，把属于同一可视卫星数量的检验统计量归为一类，进而得到各个可视卫星数量对应的检验统计量S样本序列。

[0093] 在一个具体的实施例中，步骤S30包括：

[0094] 步骤S31：基于可视卫星数量为N时的所述检验统计量S样本序列，计算检验统计量S的概率密度函数。

[0095] 步骤S32：利用自由度为N的卡方分布的概率密度函数包络所述检验统计量S的概率密度函数，N为卫星的个数。

[0096] 步骤S33：若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，则根据自由度为N的卡方分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

[0097] 具体的，步骤S20中归类后的每种可视卫星数量的情况下都会对应一个门限值。

[0098] 进一步的，误警率可根据系统的实际需求确定，可选的，误警率为1.9732×10‑9。

[0099] 具体的，自由度为N的卡方分布的概率密度函数如公式(6)所示：

[0100]

[0101] 其中，S＞0。

[0102] 当自由度为N的卡方分布的概率密度函数(公式(6))的尾部能够包络住检验统计量S的概率密度函数的尾部时，计算自由度为N的卡方分布的尾部概率等于误警率的分位数，即自由度为N的概率密度函数的尾部概率等于误警率时，对应的横坐标的数值，即为可视卫星数量为N时的门限值。进一步的，自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部能够包络住检验统计量S的概率密度函数的尾部是指包络住且包络效果较好，即自由度为N的卡方分布的概率密度函数尾部完全在检验统计量S的概率密度函数尾部之上，自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部也不要过于的膨胀，且自由度为N的卡方分布的概率密度函数与检验统计量S的概率密度函数形状较为贴合。

[0103] 在一个具体的实施例中，步骤S30还包括：

[0104] 步骤S34：若自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部不能包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，采用gamma分布的概率密度函数对检验统计量S的概率密度函数进行包络；

[0105] 步骤S35：不断调整gamma分布的概率密度函数中的α以及β的取值，直至所述gamma分布的概率密度函数的尾部包络住所述检验统计量S的概率密度函数的尾部，得到调整后的gamma分布的概率密度函数；

[0106] 步骤S36：根据所述调整后的gamma分布的概率密度函数以及误警率，计算可视卫星数量为N时的门限值。

[0107] 具体的，gamma分布的概率密度函数γ(α,β)如公式(7)所示：

[0108]

[0109] 其中， 即 β＝2。

[0110] 当自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部不能包络住检验统计量S的概率密度函数的尾部(不能包络住是指没有包络住或者包络效果不好，即自由度为N的卡方分布的概率密度函数尾部没有完全在检验统计量S的概率密度函数尾部之上，或自由度为N的卡方分布的概率密度函数的尾部过于膨胀，自由度为N的卡方分布的概率密度函数与检验统计量S的概率密度函数形状不贴合)，则采用gamma分布的概率密度函数对检验统计量S的概率密度函数进行包络，并采用数值搜索的方法不断调整α以及β的取值，使得γ(α,β)的尾部包络住检验统计量S的概率密度函数的尾部，得到调整后的gamma分布的概率密度函数。并计算调整后的gamma分布的概率密度函数的尾部概率等于误警率的分位数，即计算调整后的gamma分布的概率密度函数的尾部概率等于误警率时，对应的横坐标的数值，即为可视卫星数量为N时的门限值。进一步的，γ(α,β)的尾部包络住检验统计量S的概率密度函数的尾部是指在包络住的同时，γ(α,β)的尾部也不要过分的膨胀，γ(α,β)与检验统计量S的概率密度函数形状较为贴合。

[0111] 例如，当不同时刻可视卫星的数量存在7、8、9三个状态时，通过上述步骤会得到可视卫星数量为7时对应的门限值，可视卫星数量为8时对应的门限值以及可视卫星数量为9时对应的门限值。不同时刻可视卫星数量的具体状态可根据实际的历史数据确定。

[0112] 在一个具体的实施例中，步骤S40包括：

[0113] 步骤S41：当M个参考接收机中至少一个参考接收机的检验统计量S’大于所述当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值时，剔除所述至少一个参考接收机的检验统计量S’中最大的检验统计量对应的参考接收机；

[0114] 步骤S42：对剩余的参考接收机重新计算检验统计量，并与当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值进行比较；若剩余的参考接收机的检验统计量均小于等于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则判断当前时刻存在单接收机故障。

[0115] 具体的，若M个参考接收机的检验统计量S’均小于等于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则表明当前时刻M个参考接收机一致性较好，没有发生单接收机故障；若至少一个检验统计量S大于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则剔除其中最大的检验统计量S’对应的参考接收机，计算剩余的参考接收机的检验统计量，若剩余的参考接收机的检验统计量均小于等于当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，则说明剔除的参考接收机为故障接收机，判断当前时刻存在单接收机故障。

[0116] 在一个具体的实施例中，步骤S40在S41之前还包括：基于获取的M个参考接收机的实时数据；计算M个参考接收机的检验统计量。具体的，计算检验统计量的原理与步骤10中相同，此处不再赘述。

[0117] 另一方面，本申请的一个具体实施例公开了一种地基增强系统单接收机故障监测系统，请参见图2，该系统包括：

[0118] 检验统计量获取模块，获取不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量S；

[0119] 检验统计量分类模块，结合不同时刻可视卫星的数量，对所述不同时刻M个参考接收机的检验统计量S进行分类，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列；

[0120] 门限值计算模块，基于各个可视卫星数量下的检验统计量S样本序列，结合误警率，计算各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值；

[0121] 单接收机故障判断模块，获取M个参考接收机的实时数据，计算当前时刻M个参考接收机的检验统计量S’，结合当前时刻对应的可视卫星数量下的检验统计量的门限值，判断当前时刻是否存在单接收机故障。

[0122] 与现有技术相比，本实施例提供的地基增强系统单接收机故障监测系统，通过检验统计量获取模块、检验统计量分类模块、门限值计算模块以及单接收机故障判断模块的结合，基于不同时刻M个参考接收机正常工作时的历史数据，得到不同时刻M个参考接收机的检验统计量，结合可视卫星的数量，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量，再结合误警率，分别得到各个可视卫星数量下的检验统计量的门限值，进而实时监测某一时刻是否存在单接收机故障；该单接收机故障监测方法，综合了参考接收机故障对所有卫星信道的附加误差，放大了故障的影响，简化了执行逻辑判断过程，具备更快的故障检测速度。

[0123] 上述方法实施例和系统实施例，基于相同的原理实现，其相关之处可相互借鉴，且能达到相同的技术效果。

[0124] 本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

[0125] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。