机载GNSS/INS组合导航系统的RNP预测方法研究

基于性能导航（PBN）是将导航、飞行和空管有机结合的新型导航方法，其核心在于对飞行器所需导航性能（RNP）的准确预测。为突破国外技术封锁，形成具有自主知识产权的基于性能导航运行能力，本课题针对 "机载GNSS/INS组合导航系统的RNP预测方法"进行研究。通过对组合导航系统误差实测数据的分析，建立GNSS/INS误差传递模型。在此基础上，结合民航飞行数据，提出适用于GNSS/INS的精度和完好性评估算法，对导航系统误差（NSE）进行精确估计。针对不同飞行模式和常用机型，提出航径定义误差（PDE）、飞行技术误差（FTE）计算方法，将NSE、PDE和FTE三种误差有机融合，形成估计位置偏差（EPU）和保护半径（RC）优化估计方法，实现对RNP的准确预测。本课题的研究将为我国民航PBN技术的推广应用和大飞机空管设备研制提供必要理论基础和技术支撑，为提高飞行安全性能和空域利用效率提供新的解决方法

星基导航系统（GNSS）在国际民航领域的应用日益广泛。GNSS与惯性导航系统（INS）的组合技术由于可以更为可靠，连续地提供高精度位置和速度信息（甚至姿态信息），一直都是空管导航的研究热点。与此同时基于所需性能的空管导航运行模式（RNP）也在逐渐替代传统的基于设备运行模式。飞机所采用导航系统的性能是RNP应用中的重要决定因素。本项目立足于未来应用，开展了机载GNSS/INS组合导航系统的RNP预测方法。项目课题组首先从惯性导航单元的误差源理论和数据统计分析开始，建立INS误差传播方程；并以GPS为例分析GNSS的测距误差和定位误差，结合INS分析成果研究GNSS/INS组合导航误差传播机理。然后，课题组从GNSS/INS数据融合基本算法出发，研究了高性能的GNSS/INS 完好性评估算法（HIL算法）和导航性能评估（HFOM算法），结合飞行技术误差（FTE）建模研究结果和EPU及RC估计算法，建立了全系统误差（TSE）计算方程，最后完成RNP预测算法。本课题的研究成果可为GNSS/INS的RNP评估和预测应用奠定基础，促进GNSS/INS空管应用的同时，还可推动RNP运行在国内的开展，并为国内相关项目（如商用飞机的飞行管理系统自主研制等）提供重要参考。