ARAIM (Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitor) is one of the most promising future ar-chitectures to support world-wide vertical guidance of aircraft using multi-constellations and new civil signals. Signal-In-Space (SIS) range error, which consists of satellite ephemeris and clock errors, is considered to be the most significant among Global Navigation Satellite System (GNSS) error sources, because combinations of signals on dual frequencies enable the ionospheric errors to be removed. SIS error will be a dominant error source and greatly affect ARAIM performance and availability.
ARAIM will leverage multi-constellations of various nations, which are GPS (Global Positioning Sys-tem), GLONASS, GALILEO, and COMPASS, so that statistical analysis on SIS error of those constellations should be conducted. Since each satellite constellation conveys the navigation message with different struc-ture, SIS error of each constellation is estimated properly with particular approach. In this paper, SIS errors in GPS, and GLONASS are characterized with specific method. To analyze SIS error characteristics, large amounts of satellite ephemeris and clock data are processed.
In ARAIM architecture, an integrity parameter α is proposed to be broadcast by air navigation service providers to ensure the integrity of the system. α is an inflation factor which is applied to broadcast standard deviation (URA) of SIS error distribution in order to satisfy Gaussian assumption. Since the probabilistic dis-tribution of SIS error follows not Gaussian distribution, but heavy-tailed distribution, URA multiplied with α finally “overbounds” the sample distribution of SIS error. In this paper, it is aimed to compute α properly (safe but not conservative) with well-modeled SIS error characteristics. Furthermore, to lower the conserva-tism of the system performance, sub-division technique is devised to calculate separate α.
In this paper, ARAIM availability simulations are conducted to evaluate the future performance of ARAIM for various scenarios. The simulation results demonstrated that the performance improvements from applying separate α for individual satellite rather than single value of α for all satellites. In particular, applying one value of α for each satellite gave significantly higher availability than other scenarios. This benefit gets more evident when the Gaussian tail behaviors of SIS error distribution differ across the satellites.
ARAIM은 다중 위성단과 이중주파수 신호를 활용해 전세계 모든 지역에서 항공기에 수직 정밀 유도 지원을 목표로 고안된 차세대 무결성 감시시스템이다. ARAIM이 운용될 미래에는 이중주파수의 영향으로 전리층 오차가 소거돼, 위성의 궤도 및 시계 오차로 구성된 SIS 오차가 ARAIM 시스템의 가장 중요한 오차 요인이 될 것이라 예상된다. 이에 따라, ARAIM의 성능과 가용성에 지배적인 영향을 끼치는 요인은 SIS 오차가 된다.
ARAIM은 GPS, GLONASS, GALILEO, COMPASS와 같이 세계 각국의 위성항법시스템을 활용하는 시스템이기 때문에, 해당 시스템들에 대한 SIS 오차의 통계적 분석이 수반될 필요가 있다. 각 위성항법시스템들에서 이용되는 항법메시지의 구조가 다르기 때문에, 각 시스템의 SIS 오차의 통계적 특성이 다르게 나타날 것이라 예상된다. 본 연구에서는 미국의 GPS, 러시아의 GLONASS의 SIS 오차 특성을 다년간의 위성 궤도, 시계 오차 처리를 통해 분석하였다.
ARAIM에서는 시스템의 무결성 보장을 위해 무결성 파라미터 알파를 사용하는 것을 제안하고 있다. 알파는 SIS 오차 분포의 방송 표준편차가 시스템에서 요구하는 정규분포 가정에 부합하도록 곱하는 팽창계수이다. 본 연구에서는 SIS 오차 특성 분석 결과를 기반으로 무결성 파라미터 알파 산출 방법을 고안, 계산하였다. 나아가 시스템의 전반적인 성능 이득을 목적으로 알파 산출 시 데이터 분류 기준을 제시하였다.
본 연구에서는 다양한 시나리오 하에 ARAIM 가용성 성능 평가 시뮬레이션을 진행하였다. 성능 평가 결과, 무결성 파라미터는 단일 상수 값보다 개별 위성 별 값으로 계산되었을 때 가장 가용성 성능에 이득을 볼 수 있음을 확인했다.
