低空公共航路GNSS信号脆弱段识别与快速评估方法及系统与流程

本发明涉及低空飞行领域，尤其是涉及一种低空公共航路gnss信号脆弱段识别与快速评估方法及系统。

背景技术：

1、随着低空经济的快速发展，无人机物流配送、城市空中交通、城市巡检等超视距运行场景日益增多。全球导航卫星系统（gnss）是此类无人机导航定位的核心基础设施。然而，低空空域位于地面与建筑群之间，卫星信号极易受到地形起伏、建筑物群等人工与自然地物的遮挡，造成可用卫星数量不足、几何精度因子（gdop）恶化，严重时导致定位解算失败，直接威胁飞行安全。当前，基于三维地理空间数据模型（如dsm、dem+建筑物矢量）和动态星历的卫星可见性仿真技术已有相关现有技术,gnss完好性相关研究在通航领域有较多研究，但经典的民航领域的完好性机制目前还无法直接应用于低空无人机，尤其是复杂情景下飞行的无人机。

2、面向低空无人机常态化、大规模运营的实际需求，现有技术仍存在以下尚未被系统性解决的三大关键空白：

3、（1）现有技术不具备低空面向完好性风险的量化输出能力(如保护级)，缺乏沿航路“连续信号劣化区段”或者“连续信号脆弱段”的识别机制以及自动识别标记，未建立任何沿航路逐点连续判定并自动建档的机制，导致运行方仍需人工判读风险区段，效率和可靠性严重不足。

4、（2）缺乏面向大规模航线网络与动态重规划的批量化快速评估架构，现有技术中的逐点仿真方案每次面对新航路时需从头重新计算，缺乏离线预计算结果的复用机制；另现有技术中的区域性预计算方案虽具预计算形态，但基于历史数据而非未来星历，缺乏基于预报星历的周期性自动更新，由于基于历史数据的静态标签无法反映未来特定时刻的真实星座构型，若直接用于航前放行决策将引入不可忽略的时效性偏差，难以支撑基于最新星历的批量化快速评估与动态重规划。因此，本领域亟需一种既能基于最新星历、又能在在线阶段实现秒级响应的批量化评估架构，而现有技术尚未提供这样的解决方案。

5、（3）缺乏基于脆弱段识别结果的主动优化决策：现有技术均不会根据已识别的风险区段，自动生成规避方案，当发现某条计划航路的某一段信号不佳时，运行方仍需依赖人工经验进行时间窗调整或航路偏移尝试，这种被动试错模式不仅效率低下，且难以保证偏移后的新航路是否已彻底消除脆弱段，可能陷入“多次试飞、反复验证”的循环，显著增加运营成本与安全风险。

6、本发明正是在上述技术背景下，针对脆弱段自动识别、识别结果的主动优化和快速评估能力的缺乏，提出系统性解决方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供了一种低空公共航路gnss信号脆弱段识别与快速评估方法及系统。本发明的技术方案解决脆弱段自动识别、评估能力缺乏以及识别结果的主动优化问题。

2、一方面，本发明提供一种低空公共航路gnss信号脆弱段识别与快速评估方法，所述方法包括离线预计算与在线插值查询两个阶段，其中所述离线预计算阶段包括：s1. 原始数据的获取：包括确定需要进行预评估的目标空域覆盖的经纬度边界及高度区间；获取覆盖所述目标空域及计划运行时间窗口的多星座卫星星历数据；获取所述目标空域内三维地理空间数据模型；s2. 四维时空网格构建：将目标空域在四维空间上进行离散化网格划分，构建三维空间网格点阵和对应的时间片，所述划分的标准根据网格精度要求和计算资源进行调整；s3. 逐网格节点预计算与特征库生成：针对每个空间网格节点及其对应的每个时间片，基于卫星星历初筛候选卫星，并利用dsm通视分析判定可见性计算性能指标，并将该性能指标作为特征向量存入建立空间与时间索引的特征库，供后面的在线阶段检索调用；s4. 离线预计算库的周期性自动更新：根据所用星历产品的发布周期设置更新频率，在每次新星历发布后自动重新执行步骤s1~s3，自动生成更新后的特征库；所述在线插值查询阶段包括：s5：航路数据的输入：输入待评估的低空公共航路的时空点序列，其中=为第i个航路点的三维坐标，为计划到达该点的时刻，其中i为大于等于1的正整数；s6. 基于特征库的四维插值指标查询与完好性评估：针对每个航路点，根据其三维坐标在离线特征库中检索包围该点的k（采用四维插值法，k取值为8）个空间相邻网格节点，并根据计划时刻检索时间维上相邻的前后p（p为大于等于2的正整数）个时间片，进而对个特征向量进行插值计算得到该航路点在对应时刻的性能指标；所述插值结果用于粗粒度趋势预测或初步筛选，经邻域一致性校验后，基于在线保护级模型对该航路点进行完好性评估；s7. 连续信号脆弱段自动识别与标记：对每个航路点，满足脆弱点判断条件的即判定为信号脆弱点；当连续超过m（m为大于等于2的正整数）个航路点被判定为脆弱点时，将该航路段标记为连续信号脆弱段，并记录其关键信息。

3、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括步骤s8. 仿真结果输出与可视化：基于所述步骤s7的识别与标记结果，输出航路信号质量色彩图以及风险报告，所述报告列出各脆弱段关键信息及基于完好性评估结果的放行结论；步骤s9：主动优化决策：针对已识别的连续信号脆弱段，自动生成规避方案。

4、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述步骤s3具体包括：s3.1 候选卫星初筛：根据该时间片的卫星星历，计算该网格节点处所有卫星的位置，计算各卫星相对该节点的站心方位角和仰角，排除仰角低于预设截止角的卫星，得到候选卫星集合，所述预设截止角为可配置输入参数；s3.2 基于dsm的遮挡判断：对候选卫星集合中的每颗卫星，以该网格节点三维坐标为观测原点，在所述三维地理空间数据模型中进行通视分析：沿卫星视线方向的水平投影线，以设定步长采样，逐点比较采样点处的模型高程与同一位置处的视线高度；若存在dsm高程高于视线高度的采样点，则判定该卫星被地物遮挡，标记为“不可见”；否则标记为“可见”；s3.3 性能指标生成：基于判定为“可见”的卫星集合，计算该网格节点在该时间片的以下指标：对每个网格节点，计算可见卫星数及dop值，其中dop值包括：几何精度因子水平精度因子、位置精度因子和垂直精度因子；s3.4 特征向量存储：将所述步骤s3.3计算获得的、gdop、pdop、hdop、vdop性能指标值，以及各可见卫星的卫星标识、站心方位角、仰角和可见性标记，作为该空间网格节点在该时间片的特征向量，以结构化格式存入四维时空信号特征库，建立三维空间索引和按照时间片编号的时间索引以便于后续快速检索。

5、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述步骤s3.3中dop值计算：利用各可见卫星的站心方位角和仰角，其中，构建观测几何矩阵h，h为维矩阵，其第j行元素为：，其中，前三列对应当地水平坐标系三个位置分量上的方向余弦，第四列为接收机钟差项系数，计算权系数阵，q的对角线元素、、、分别对应东向、北向、天向位置分量及钟差分量的方差放大因子，，，，。

6、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述步骤s6中检索和插值计算具体是：根据该航路点的三维坐标，在离线特征库中检索空间上相邻的8个网格节点，获取各节点在对应时刻的特征向量；根据该航路点的计划时刻，在时间维检索相邻的2个时间片，对检索到的8个空间节点×2个时间片共16个特征向量，采用四维线性插值，计算出该航路点在对应时刻的各个特征向量的插值结果，所述特征向量包括、gdop、pdop、hdop、vdop，其中邻域一致性校验包括：当航路点位于卫星可见性平滑区域时，采用四维线性插值得到的dop值；当航路点位于卫星可见性突变区域时，采用基于邻域节点可见卫星几何参数重构观测矩阵计算得到的dop值，或采用邻域节点dop值的最大值作为保守估计值。

7、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述步骤s6中在线保护级模型：，；其中为水平保护级，为垂直保护级，和表示分位数因子，由目标完好性风险概率确定，表示用户等效测距误差标准差；s6中的完好性评估：若某航路点的>或>，则将该航路点标记为完好性超限点，其中为水平告警限值，为垂直告警限值，所述告警限值由用户根据具体运行场景和适航要求自行定义，作为在线评估阶段的可配置输入参数。

8、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述步骤s7中信号脆弱点的判断条件是：满足以下任一条件，即判定该航路点为信号脆弱点：（1）可见卫星数，其中，为可配置阈值；2），取值为大于等于6；3）完好性超限判断：即>或>。

9、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，步骤s9中自动生成规避方案包括飞行时间窗优化及航路空间偏移优化，具体如下：飞行时间窗优化：在允许起飞时间范围内，按设定步长调整各航点的时间戳，对每个调整方案重新执行步骤s6的四维插值查询，重新执行步骤s7的脆弱段识别，筛选出脆弱段最少或各项综合指标最优的时间方案，输出推荐起飞时间窗，其中各项综合指标包括可见卫星数、pdop、hdop、vdop、hpl、vpl，以及脆弱段的数量和总长度；航路空间偏移优化：对脆弱段内的航点，在水平方向或垂直方向枚举偏移量，对每个偏移方案重新执行步骤s6的四维插值查询，重新执行步骤s7的脆弱段识别，筛选出消除脆弱段且满足空域安全限制的优化方案，输出航路调整建议。

10、如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，步骤s7各脆弱段关键信息包括：起始航点编号与终止航点编号、起止地理坐标、预计飞行持续时间，以及段内可见卫星数最小值、最大值、峰值和峰值。

11、另一方面，本发明还提供一种低空公共航路gnss信号脆弱段识别与快速评估系统，所述系统包括离线预计算与在线插值查询两个子系统。

12、本发明的技术效果：

13、（1）“离线预计算+在线插值”双阶段架构带来的批量化快速评估能力：通过将计算密集型的逐点遮挡判断与指标生成转移至离线阶段完成，在线评估仅需轻量级的四维插值查询及保护级计算即可获取全部信号与完好性指标，支持城市级大规模低空航线网络的秒级响应评估与动态重规划。

14、（2）四维信号精细预测能力：在现有星历+三维地形仿真基础之上，进一步面向低空无人机航前规划需求，融合高分辨率三维地理空间数据模型与动态多星座星历，可准确预测未来数小时至数天内任一时刻、任一航路点的卫星遮挡状况，为下游分析提供精准数据基础。

15、（3）基于最新星历的持续有效性保障：离线特征库与星历发布周期同步的定时自动更新机制，使在线评估在任何时刻均基于最新卫星轨道状态，克服了现有基于历史静态数据分析方案所固有的时效性偏差，为航前放行决策提供了真正可靠的数据支撑。

16、（4）航前完好性量化与脆弱段识别能力：首次在低空航路预仿真中引入保护级（hpl/vpl）计算，将评估维度从“精度”提升至“完好性风险”；并独创“连续信号脆弱段”自动识别标记机制，采用“可见卫星数+pdop+保护级超限” 多指标联合判据，对航路中持续信号劣化的区段进行精确提取与信息建档，为无人机超视距飞行任务放行提供了现有仿真手段所无法提供的量化安全决策依据。

17、（5）主动式优化决策支持：基于仿真结果自动生成飞行时间窗推荐和航路空间偏移建议，使运行方可在起飞前规避信号盲区，替代传统被动试错模式，大幅降低试飞风险和成本。