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Enregistrement W2767999691 · doi:10.1016/j.paerosci.2017.10.002

Global navigation satellite systems performance analysis and augmentation strategies in aviation

2017· article· en· W2767999691 sur OpenAlexfundno aff
Roberto Sabatini, Terry Moore, Subramanian Ramasamy

Notice bibliographique

RevueProgress in Aerospace Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityUniversiteit StellenboschAustralian Diabetes SocietyHort Innovation
Mots-clésGNSS applicationsGNSS augmentationMultipath propagationAvionicsComputer scienceAir navigationSatellite systemContext (archaeology)Air traffic controlSatellite navigationAviation safetyAviationReal-time computingTelecommunicationsGlobal Positioning SystemEngineeringAerospace engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an era of significant air traffic expansion characterized by a rising congestion of the radiofrequency spectrum and a widespread introduction of Unmanned Aircraft Systems (UAS), Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are being exposed to a variety of threats including signal interferences, adverse propagation effects and challenging platform-satellite relative dynamics. Thus, there is a need to characterize GNSS signal degradations and assess the effects of interfering sources on the performance of avionics GNSS receivers and augmentation systems used for an increasing number of mission-essential and safety-critical aviation tasks (e.g., experimental flight testing, flight inspection/certification of ground-based radio navigation aids, wide area navigation and precision approach). GNSS signal deteriorations typically occur due to antenna obscuration caused by natural and man-made obstructions present in the environment (e.g., elevated terrain and tall buildings when flying at low altitude) or by the aircraft itself during manoeuvring (e.g., aircraft wings and empennage masking the on-board GNSS antenna), ionospheric scintillation, Doppler shift, multipath, jamming and spurious satellite transmissions. Anyone of these phenomena can result in partial to total loss of tracking and possible tracking errors, depending on the severity of the effect and the receiver characteristics. After designing GNSS performance threats, the various augmentation strategies adopted in the Communication, Navigation, Surveillance/Air Traffic Management and Avionics (CNS + A) context are addressed in detail. GNSS augmentation can take many forms but all strategies share the same fundamental principle of providing supplementary information whose objective is improving the performance and/or trustworthiness of the system. Hence it is of paramount importance to consider the synergies offered by different augmentation strategies including Space Based Augmentation System (SBAS), Ground Based Augmentation System (GBAS), Aircraft Based Augmentation System (ABAS) and Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM). Furthermore, by employing multi-GNSS constellations and multi-sensor data fusion techniques, improvements in availability and continuity can be obtained. SBAS is designed to improve GNSS system integrity and accuracy for aircraft navigation and landing, while an alternative approach to GNSS augmentation is to transmit integrity and differential correction messages from ground-based augmentation systems (GBAS). In addition to existing space and ground based augmentation systems, GNSS augmentation may take the form of additional information being provided by other on-board avionics systems, such as in ABAS. As these on-board systems normally operate via separate principles than GNSS, they are not subject to the same sources of error or interference. Using suitable data link and data processing technologies on the ground, a certified ABAS capability could be a core element of a future GNSS Space-Ground-Aircraft Augmentation Network (SGAAN). Although current augmentation systems can provide significant improvement of GNSS navigation performance, a properly designed and flight-certified SGAAN could play a key role in trusted autonomous system and cyber-physical system applications such as UAS Sense-and-Avoid (SAA).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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