Integrity Monitoring Using ARAIM Algorithm in Urban Environment

Aviation is one of the earliest application of the Global Navigation Satellite System (GNSS). Since the early days of the Global Positioning System (GPS), satellite navigation has been an essential part of the aviation industry. Being a particular mean of transport, which usually involves a large number of human lives, civil aviation always requires a high level of reliability from the navigation system. Such requirement brings about the concept of integrity, which concerns about the consistency and reliability of a navigation system, is defined as the capability of the system to provide timely warning when it should not be used for navigation. The concept of integrity allows the standardization of guidance systems' performance, with the utmost purpose of keeping safety for every flight. The concept of integrity has gained interests in other GNSS applications as well, especially in those that also require high reliability from the navigation solution, such as Intelligent Transport System (ITS), railways. This leads to the necessity to adapt the integrity monitoring techniques, in particular the Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) algorithms, to use in working conditions other than the typical airport areas, such as urban environment. As a matter of fact, adaptation of RAIM algorithms to urban environment requires a throughout analysis of the environmental difference of the working condition as well as the requirement of the intended applications. This thesis focuses on developing a Kalman filter-based Advanced RAIM (ARAIM) algorithm for urban environment, which is an adaptation of the conventional ARAIM algorithm for civil aviation. ARAIM algorithm is considered the next generation of RAIM, aiming at providing higher integrity performance for more stringent phase of flight. The first step is to survey the necessary changes to adapt ARAIM algorithm to urban scenario. Experimental study highlights the prerequisite of finding a noise model to represents the signal noise level in urban area. After a suitable noise model was found after a comparative study, the KF-based ARAIM algorithm was developed. This method evaluates the separation of state correction using different subsets of measurement to detect abnormalities as well as potential faulty satellites for exclusion. The proposed method was also validated using simulation and real data. Performance analysis results show that the proposed algorithm can effectively follows the changes of signal quality which is expected to occur frequently when moving in urban environment, confirming its suitability for integrity monitoring in urban environment

Evaluation of GPS L5 and Galileo E1 and E5a Performance for Future Multi Frequency and Multi Constellation GBAS

In this paper, we show a performance analysis of different signals from the new Galileo satellites in the E1 and E5a frequency bands as well as GPS L5 signals in DLR’s experimental Ground Based Augmentation System (GBAS). We show results of noise and multipath evaluations of the available Galileo satellites and compare their performance to the currently used GPS L1 and the new GPS L5 signals which were presented in a recent paper. The results show that the raw noise and multipath level of Galileo signals is smaller than of GPS. Even after smoothing, Galileo signals perform somewhat better than GPS and are less sensitive to the smoothing time constant. Another issue to be considered in a future multi frequency system is inter-frequency bias. These biases differ between satellites and depend on satellite and receiver hardware, but they can be determined a priori. With known receiver and antenna configurations, it is possible to correct for these biases and avoid errors introduced by different hardware in the airborne receiver and GBAS ground system. A residual uncertainty associated with the bias correction has to be taken into account. This can be modelled as part of σ_(pr\_gnd)

Network-based ionospheric gradient monitoring to support ground based augmentation systems

The Ground Based Augmentation System (GBAS) is a local-area, airport-based augmentation of Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) that provides precision approach guidance for aircraft. It enhances GNSS performance in terms of integrity, continuity, accuracy, and availability by providing differential corrections and integrity information to aircraft users. Differential corrections enable the aircraft to correct spatially correlated errors, improving its position estimation. Integrity parameters enable it to bound the residual position errors, ensuring safety of the operation. Additionally, a GBAS ground station continuously monitors and excludes the satellites affected by any system failure to guarantee the system integrity and safety. Among the error sources of GNSS positioning, the ionosphere is the largest and most unpredictable. Under abnormal ionospheric conditions, large ionospheric gradients may produce a significant difference between the ionospheric delay observed by the GBAS reference station and the aircraft on approach. Such a spatially decorrelated ionosphere could lead to hazardous unbounded position errors if undetected. Conventional GBAS solutions to mitigate this threat assume that the “worstcase" ionospheric gradient ever observed in the relevant region is always present, which is a very conservative assumption. This approach, which relies on the conservative ionospheric threat models derived for GBAS, maximizes integrity, often at the expense of availability and continuity, especially in geographic areas with highly active ionosphere. As opposed to assuming a permanent “worst-case” gradient, I propose the Network GBAS concept, in which several reference stations collaborate to monitor for actual ionospheric gradients. This concept consists of two main steps. First, the network detects the anomalous ionospheric gradients, estimates the gradient parameters, and transmits this information to the GBAS stations installed in its coverage area. Then, the GBAS stations replace the “worst-case” gradient used to mitigate the ionospheric threat in current algorithms with the gradient information provided by the network. This approach reduces conservatism and leads to an improvement of the system availability without compromising user integrity. This thesis validated the performance of the detection and estimation algorithms with simulated and real ionospheric gradients from two different locations known for their high levels of ionospheric activity. One location was Alaska, where the analyzed real anomalous gradients were small in size but fast-moving; the other location was Brazil, dominated by large-but-slow anomalous gradients. This analysis led to the adaptation of the algorithms to work in challenging scenarios. The evaluation of the Network-GBAS concept compared in simulations the availability of a Category I (CAT I) GBAS station at the Brazil location in two cases: assuming the conservative ionospheric threat model, and using the gradient information provided by the network. On a selected nominal day (i.e., with no significant ionospheric activity), availability improved from 79.5% to 94.6% during the nighttime. On a selected active day, availability improved from 68.7% to 89.5% during the nighttime. During daytime, availability achieved 100% on both days. Results demonstrate that the Network-GBAS concept can significantly enhance CAT I GBAS availability in active ionospheric regions without compromising user integrity. Furthermore, by incorporating the information provided by the network into existing solutions, the Network-GBAS is compatible with existing algorithms and hardware, and thus should be certifiable if adapted to the characteristics of each region where GBAS is fielded.El Sistema d'augmentació basat en terra (GBAS per les sigles en anglès) és un sistema d'àrea local que s'instal·la als aeroports. GBAS augmenta els senyals dels Sistemes de Navegació Globals per Satèl·lit (GNSSs) i proporciona a les aeronaus la informació necessària per fer aproximacions de precisió. El seu objectiu principal és millorar el rendiment de GNSS en termes d'integritat, continuïtat, exactitud i disponibilitat, mitjançant la transmissió de correccions diferencials i paràmetres d'integritat. Les correccions diferencials permeten a l'aeronau millorar la exactitud de la seva posició. Els paràmetres d'integritat permeten calcular límits per als errors residuals de la posició. Addicionalment, l'estació GBAS monitoritza i exclou els satèl·lits afectats per qualsevol tipus de fallida del sistema per tal de garantir la integritat i la seguretat dels usuaris. Entre les fonts d'error de GNSS, la ionosfera és la més important i més impredictible. En condicions ionosfèriques anormals, grans gradients ionosfèrics poden produir una diferència significativa entre l'error ionosfèric observat per l'estació GBAS i l'aeronau. Si aquesta diferència no es detecta i mitiga, pot provocar grans errors en la posició de l'aeronau. Les solucions GBAS convencionals per mitigar aquesta amenaça assumeixen que sempre és present el gradient ionosfèric més gran mai observat a la regió pertinent, la qual cosa constitueix una suposició molt conservadora. Aquest enfocament, basat en els models conservadors d'amenaça ionosfèrica derivats per a GBAS, maximitza la integritat, sovint a costa de la disponibilitat i la continuïtat del sistema, especialment en zones geogràfiques amb una ionosfera molt activa. Per solucionar aquest problema, aquesta tesi proposa el concepte de ¿Network-GBAS¿, en què diverses estacions de referència col·laboren per monitoritzar els gradients ionosfèrics. Aquest concepte consta de dos passos. Primer, la xarxa detecta els gradients ionosfèrics, estima els seus paràmetres i transmet aquesta informació a les estacions GBAS instal·lades a la seva zona de cobertura. Tot seguit, les estacions GBAS substitueixen el valor del gradient basat en el model d'amenaça per la informació del gradient proporcionada per la xarxa. Aquest enfocament redueix el conservadorisme i condueix a una millora de la disponibilitat del sistema sense comprometre la integritat de l’usuari. Aquesta tesi valida el rendiment dels algorismes de detecció i estimació amb gradients ionosfèrics simulats i reals de dos llocs diferents coneguts pels alts nivells d'activitat ionosfèrica. Un dels llocs és Alaska, on els gradients anòmals reals analitzats són de petit tamany, però es mouen a altes velocitats; l'altre lloc és Brasil, on els gradients característics són de grans dimensions, però lents. L'avaluació del concepte de ¿Network-GBAS¿ compara en simulacions la disponibilitat d'una estació GBAS de categoria I (CAT I) situada a la ubicació del Brasil en dos casos: assumint el model conservador d'amenaça ionosfèrica, i utilitzant la informació del gradient proporcionada per la xarxa. En un dia nominal, seleccionat per a aquest estudi, la disponibilitat del sistema va millorar del 79,5% al 94,6% durant la nit. En un dia actiu, la disponibilitat va millorar del 68,7% al 89,5% durant la nit. Durant el dia, la disponibilitat va assolir el 100% en tots dos dies. Els resultats demostren que el concepte de “Network-GBAS” millora significativament la disponibilitat d'una estació GBAS CAT I en regions ionosfèriques actives sense comprometre la integritat de l'usuari. A més, en incorporar la informació proporcionada per la xarxa en les solucions existents, el “Network-GBAS” és compatible amb els algorismes i el "hardware" existents, per la qual cosa seria certificable si s'adapta a les característiques de cada regió on s'instal·li GBASEl Sistema de Aumentación Basado en Tierra (GBAS por sus siglas en inglés) en un sistema de área local que se instala en los aeropuertos. GBAS aumenta las señales de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSSs) y proporciona a las aeronaves la información necesaria para realizar aproximaciones de precisión. Su principal objetivo es mejorar el rendimiento de GNSS en términos de integridad, continuidad, exactitud y disponibilidad, mediante la transmisión de correcciones diferenciales y parámetros de integridad. Las correcciones diferenciales le permiten a la aeronave mejorar la exactitud de su posición. Los parámetros de integridad le permiten calcular límites para los errores residuales de posición. Adicionalmente, la estación GBAS monitoriza y excluye los satélites afectados por cualquier tipo de fallo en el sistema para garantizar la integridad y la seguridad de los usuarios. Entre las fuentes de error de GNSS, la ionosfera es la mayor y más impredecible. En condiciones ionosféricas anormales, los grandes gradientes ionosféricos pueden producir una diferencia significativa entre el error ionosférico observado por la estación GBAS y la aeronave. Si esta diferencia no se detecta y se mitiga, podría dar lugar a grandes errores en la posición de la aeronave. Las soluciones GBAS convencionales para mitigar esta amenaza asumen que el gradiente ionosférico más grande jamás observado en la región pertinente está siempre presente, lo cual es una suposición muy conservadora. Este enfoque, basado en los modelos conservadores de amenaza ionosférica derivados para GBAS, maximiza la integridad, a menudo a expensas de la disponibilidad y la continuidad del sistema, especialmente en zonas geográficas con una ionosfera muy activa. Para solucionar este problema, esta tesis propone el concepto de "Network-GBAS", en el que varias estaciones de referencia colaboran para monitorizar los gradientes ionosféricos. Este concepto consta de dos pasos. Primero, la red detecta los gradientes ionosféricos, estima sus parámetros y transmite esta información a las estaciones GBAS instaladas en su zona de cobertura. A continuación, las estaciones GBAS sustituyen el valor del gradiente basado en el modelo de amenaza por la información del gradiente proporcionada por la red. Este enfoque reduce el conservadurismo y conduce a una mejora de la disponibilidad del sistema sin comprometer la integridad del usuario. Esta tesis valida el rendimiento de los algoritmos de detección y estimación con gradientes ionosféricos simulados y reales de dos lugares diferentes conocidos por sus altos niveles de actividad ionosférica. Uno de los lugares es Alaska, en donde los gradientes anómalos reales analizados son de pequeño tamaño, pero se mueven a altas velocidades; el otro lugar es Brasil, en donde los gradientes característicos son de gran tamaño, pero lentos. La evaluación del concepto de “Network-GBAS" compara en simulaciones la disponibilidad de una estación GBAS de Categoría I (CAT I) situada en la ubicación de Brasil en dos casos: asumiendo el modelo conservador de amenaza ionosférica, y utilizando la información del gradiente proporcionada por la red. En un día nominal, seleccionado para este estudio, la disponibilidad del sistema mejoró del 79;5% al 94; 6% durante la noche. En un día activo, la disponibilidad mejoró del 68;7% al 89; 5% durante la noche. Durante el día, la disponibilidad alcanzó el 100% en ambos días. Los resultados demuestran que el concepto de “Network-GBAS" mejora significativamente la disponibilidad de una estación GBAS CAT I en regiones ionosféricas activas sin comprometer la integridad del usuario. Además, al incorporar la información proporcionada por la red en las soluciones existentes, el "Network-GBAS" es compatible con los algoritmos y el hardware existentes, por lo que sería certificable si se adapta a las características de cada región en la que se instale GBAS.Ciència i tecnologia aeroespacial

Network-based ionospheric gradient monitoring to support ground based augmentation systems

The Ground Based Augmentation System (GBAS) is a local-area, airport-based augmentation of Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) that provides precision approach guidance for aircraft. It enhances GNSS performance in terms of integrity, continuity, accuracy, and availability by providing differential corrections and integrity information to aircraft users. Differential corrections enable the aircraft to correct spatially correlated errors, improving its position estimation. Integrity parameters enable it to bound the residual position errors, ensuring safety of the operation. Additionally, a GBAS ground station continuously monitors and excludes the satellites affected by any system failure to guarantee the system integrity and safety. Among the error sources of GNSS positioning, the ionosphere is the largest and most unpredictable. Under abnormal ionospheric conditions, large ionospheric gradients may produce a significant difference between the ionospheric delay observed by the GBAS reference station and the aircraft on approach. Such a spatially decorrelated ionosphere could lead to hazardous unbounded position errors if undetected. Conventional GBAS solutions to mitigate this threat assume that the “worstcase" ionospheric gradient ever observed in the relevant region is always present, which is a very conservative assumption. This approach, which relies on the conservative ionospheric threat models derived for GBAS, maximizes integrity, often at the expense of availability and continuity, especially in geographic areas with highly active ionosphere. As opposed to assuming a permanent “worst-case” gradient, I propose the Network GBAS concept, in which several reference stations collaborate to monitor for actual ionospheric gradients. This concept consists of two main steps. First, the network detects the anomalous ionospheric gradients, estimates the gradient parameters, and transmits this information to the GBAS stations installed in its coverage area. Then, the GBAS stations replace the “worst-case” gradient used to mitigate the ionospheric threat in current algorithms with the gradient information provided by the network. This approach reduces conservatism and leads to an improvement of the system availability without compromising user integrity. This thesis validated the performance of the detection and estimation algorithms with simulated and real ionospheric gradients from two different locations known for their high levels of ionospheric activity. One location was Alaska, where the analyzed real anomalous gradients were small in size but fast-moving; the other location was Brazil, dominated by large-but-slow anomalous gradients. This analysis led to the adaptation of the algorithms to work in challenging scenarios. The evaluation of the Network-GBAS concept compared in simulations the availability of a Category I (CAT I) GBAS station at the Brazil location in two cases: assuming the conservative ionospheric threat model, and using the gradient information provided by the network. On a selected nominal day (i.e., with no significant ionospheric activity), availability improved from 79.5% to 94.6% during the nighttime. On a selected active day, availability improved from 68.7% to 89.5% during the nighttime. During daytime, availability achieved 100% on both days. Results demonstrate that the Network-GBAS concept can significantly enhance CAT I GBAS availability in active ionospheric regions without compromising user integrity. Furthermore, by incorporating the information provided by the network into existing solutions, the Network-GBAS is compatible with existing algorithms and hardware, and thus should be certifiable if adapted to the characteristics of each region where GBAS is fielded.El Sistema d'augmentació basat en terra (GBAS per les sigles en anglès) és un sistema d'àrea local que s'instal·la als aeroports. GBAS augmenta els senyals dels Sistemes de Navegació Globals per Satèl·lit (GNSSs) i proporciona a les aeronaus la informació necessària per fer aproximacions de precisió. El seu objectiu principal és millorar el rendiment de GNSS en termes d'integritat, continuïtat, exactitud i disponibilitat, mitjançant la transmissió de correccions diferencials i paràmetres d'integritat. Les correccions diferencials permeten a l'aeronau millorar la exactitud de la seva posició. Els paràmetres d'integritat permeten calcular límits per als errors residuals de la posició. Addicionalment, l'estació GBAS monitoritza i exclou els satèl·lits afectats per qualsevol tipus de fallida del sistema per tal de garantir la integritat i la seguretat dels usuaris. Entre les fonts d'error de GNSS, la ionosfera és la més important i més impredictible. En condicions ionosfèriques anormals, grans gradients ionosfèrics poden produir una diferència significativa entre l'error ionosfèric observat per l'estació GBAS i l'aeronau. Si aquesta diferència no es detecta i mitiga, pot provocar grans errors en la posició de l'aeronau. Les solucions GBAS convencionals per mitigar aquesta amenaça assumeixen que sempre és present el gradient ionosfèric més gran mai observat a la regió pertinent, la qual cosa constitueix una suposició molt conservadora. Aquest enfocament, basat en els models conservadors d'amenaça ionosfèrica derivats per a GBAS, maximitza la integritat, sovint a costa de la disponibilitat i la continuïtat del sistema, especialment en zones geogràfiques amb una ionosfera molt activa. Per solucionar aquest problema, aquesta tesi proposa el concepte de ¿Network-GBAS¿, en què diverses estacions de referència col·laboren per monitoritzar els gradients ionosfèrics. Aquest concepte consta de dos passos. Primer, la xarxa detecta els gradients ionosfèrics, estima els seus paràmetres i transmet aquesta informació a les estacions GBAS instal·lades a la seva zona de cobertura. Tot seguit, les estacions GBAS substitueixen el valor del gradient basat en el model d'amenaça per la informació del gradient proporcionada per la xarxa. Aquest enfocament redueix el conservadorisme i condueix a una millora de la disponibilitat del sistema sense comprometre la integritat de l’usuari. Aquesta tesi valida el rendiment dels algorismes de detecció i estimació amb gradients ionosfèrics simulats i reals de dos llocs diferents coneguts pels alts nivells d'activitat ionosfèrica. Un dels llocs és Alaska, on els gradients anòmals reals analitzats són de petit tamany, però es mouen a altes velocitats; l'altre lloc és Brasil, on els gradients característics són de grans dimensions, però lents. L'avaluació del concepte de ¿Network-GBAS¿ compara en simulacions la disponibilitat d'una estació GBAS de categoria I (CAT I) situada a la ubicació del Brasil en dos casos: assumint el model conservador d'amenaça ionosfèrica, i utilitzant la informació del gradient proporcionada per la xarxa. En un dia nominal, seleccionat per a aquest estudi, la disponibilitat del sistema va millorar del 79,5% al 94,6% durant la nit. En un dia actiu, la disponibilitat va millorar del 68,7% al 89,5% durant la nit. Durant el dia, la disponibilitat va assolir el 100% en tots dos dies. Els resultats demostren que el concepte de “Network-GBAS” millora significativament la disponibilitat d'una estació GBAS CAT I en regions ionosfèriques actives sense comprometre la integritat de l'usuari. A més, en incorporar la informació proporcionada per la xarxa en les solucions existents, el “Network-GBAS” és compatible amb els algorismes i el "hardware" existents, per la qual cosa seria certificable si s'adapta a les característiques de cada regió on s'instal·li GBASEl Sistema de Aumentación Basado en Tierra (GBAS por sus siglas en inglés) en un sistema de área local que se instala en los aeropuertos. GBAS aumenta las señales de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSSs) y proporciona a las aeronaves la información necesaria para realizar aproximaciones de precisión. Su principal objetivo es mejorar el rendimiento de GNSS en términos de integridad, continuidad, exactitud y disponibilidad, mediante la transmisión de correcciones diferenciales y parámetros de integridad. Las correcciones diferenciales le permiten a la aeronave mejorar la exactitud de su posición. Los parámetros de integridad le permiten calcular límites para los errores residuales de posición. Adicionalmente, la estación GBAS monitoriza y excluye los satélites afectados por cualquier tipo de fallo en el sistema para garantizar la integridad y la seguridad de los usuarios. Entre las fuentes de error de GNSS, la ionosfera es la mayor y más impredecible. En condiciones ionosféricas anormales, los grandes gradientes ionosféricos pueden producir una diferencia significativa entre el error ionosférico observado por la estación GBAS y la aeronave. Si esta diferencia no se detecta y se mitiga, podría dar lugar a grandes errores en la posición de la aeronave. Las soluciones GBAS convencionales para mitigar esta amenaza asumen que el gradiente ionosférico más grande jamás observado en la región pertinente está siempre presente, lo cual es una suposición muy conservadora. Este enfoque, basado en los modelos conservadores de amenaza ionosférica derivados para GBAS, maximiza la integridad, a menudo a expensas de la disponibilidad y la continuidad del sistema, especialmente en zonas geográficas con una ionosfera muy activa. Para solucionar este problema, esta tesis propone el concepto de "Network-GBAS", en el que varias estaciones de referencia colaboran para monitorizar los gradientes ionosféricos. Este concepto consta de dos pasos. Primero, la red detecta los gradientes ionosféricos, estima sus parámetros y transmite esta información a las estaciones GBAS instaladas en su zona de cobertura. A continuación, las estaciones GBAS sustituyen el valor del gradiente basado en el modelo de amenaza por la información del gradiente proporcionada por la red. Este enfoque reduce el conservadurismo y conduce a una mejora de la disponibilidad del sistema sin comprometer la integridad del usuario. Esta tesis valida el rendimiento de los algoritmos de detección y estimación con gradientes ionosféricos simulados y reales de dos lugares diferentes conocidos por sus altos niveles de actividad ionosférica. Uno de los lugares es Alaska, en donde los gradientes anómalos reales analizados son de pequeño tamaño, pero se mueven a altas velocidades; el otro lugar es Brasil, en donde los gradientes característicos son de gran tamaño, pero lentos. La evaluación del concepto de “Network-GBAS" compara en simulaciones la disponibilidad de una estación GBAS de Categoría I (CAT I) situada en la ubicación de Brasil en dos casos: asumiendo el modelo conservador de amenaza ionosférica, y utilizando la información del gradiente proporcionada por la red. En un día nominal, seleccionado para este estudio, la disponibilidad del sistema mejoró del 79;5% al 94; 6% durante la noche. En un día activo, la disponibilidad mejoró del 68;7% al 89; 5% durante la noche. Durante el día, la disponibilidad alcanzó el 100% en ambos días. Los resultados demuestran que el concepto de “Network-GBAS" mejora significativamente la disponibilidad de una estación GBAS CAT I en regiones ionosféricas activas sin comprometer la integridad del usuario. Además, al incorporar la información proporcionada por la red en las soluciones existentes, el "Network-GBAS" es compatible con los algoritmos y el hardware existentes, por lo que sería certificable si se adapta a las características de cada región en la que se instale GBAS.Postprint (published version

Architecture and Information Requirements to Assess and Predict Flight Safety Risks During Highly Autonomous Urban Flight Operations

As aviation adopts new and increasingly complex operational paradigms, vehicle types, and technologies to broaden airspace capability and efficiency, maintaining a safe system will require recognition and timely mitigation of new safety issues as they emerge and before significant consequences occur. A shift toward a more predictive risk mitigation capability becomes critical to meet this challenge. In-time safety assurance comprises monitoring, assessment, and mitigation functions that proactively reduce risk in complex operational environments where the interplay of hazards may not be known (and therefore not accounted for) during design. These functions can also help to understand and predict emergent effects caused by the increased use of automation or autonomous functions that may exhibit unexpected non-deterministic behaviors. The envisioned monitoring and assessment functions can look for precursors, anomalies, and trends (PATs) by applying model-based and data-driven methods. Outputs would then drive downstream mitigation(s) if needed to reduce risk. These mitigations may be accomplished using traditional design revision processes or via operational (and sometimes automated) mechanisms. The latter refers to the in-time aspect of the system concept. This report comprises architecture and information requirements and considerations toward enabling such a capability within the domain of low altitude highly autonomous urban flight operations. This domain may span, for example, public-use surveillance missions flown by small unmanned aircraft (e.g., infrastructure inspection, facility management, emergency response, law enforcement, and/or security) to transportation missions flown by larger aircraft that may carry passengers or deliver products. Caveat: Any stated requirements in this report should be considered initial requirements that are intended to drive research and development (R&D). These initial requirements are likely to evolve based on R&D findings, refinement of operational concepts, industry advances, and new industry or regulatory policies or standards related to safety assurance

Bayesian Inference of GNSS Failures

International audienceThe probability of failure (failure rate) is a key input parameter to integrity monitoring systems used for safety, liability or mission critical applications. A standard approach in the design of Global Positioning System (GPS) integrity monitoring is to utilize the service commitment on the probability of major service failure, often by applying a conservative factor. This paper addresses the question of what factor is appropriate by applying Bayesian inference to real and hypothetical fault histories. Global Navigation Satellite System (GNSS) anomalies include clock or signal transmission type faults which are punctual (may occur at any time) and incorrect ephemeris data which are broadcast for a nominal two hours. These two types of anomaly, classified as continuous and discrete respectively are addressed. Bounds on the total probability of failure are obtained with given confidence levels subject to well defined hypotheses relating past to future performance. Factors for the GPS service commitment of 10-5 per hour per satellite are obtained within the range two to five with high confidence (up to 1-10-9)

Utilisation des signaux GNSS et de leurs augmentations pour l'Aviation Civile lors d'approches avec guidage vertical et d'approches de précision

Since many years, civil aviation has identified GNSS as an attractive mean to provide navigation services for every phase of flight due to its wide coverage area. However, to do so, GNSS has to meet relevant requirements in terms of accuracy, integrity, availability and continuity. To achieve this performance, augmentation systems have been developed to correct the GNSS signals and to monitor the quality of the received Signal-In-Space (SIS). We can distinguish GBAS (Ground Based Augmentation Systems), ABAS (Airborne Based Augmentation Systems) SBAS (Satellite Based Augmentation Systems). In this context, the aim of this study is to characterize and evaluate the GNSS position error of various positioning solutions which may fulfil applicable civil aviation requirements for GNSS approaches. In particular, this study focuses on two particular solutions which are: • Combined GPS/GALILEO receivers augmented by RAIM where RAIM is a type of ABAS augmentation. This solution is a candidate to provide a mean to conduct approaches with vertical guidance (APV I, APV II and LPV 200). • GPS L1 C/A receivers augmented by GBAS. This solution should allow to conduct precision approaches down to CAT II/III, thus providing an alternative to classical radio navigation solutions such as ILS. This study deals with the characterization of the statistics of the position error at the output of these GNSS receivers. It is organised as following. First a review of civil aviation requirements is presented. Then, the different GNSS signals structure and the associated signal processing selected are described. We only considered GPS and GALILEO constellations and concentrated on signals suitable for civil aviation receivers. The next section details the GNSS measurement models used to model the measurements made by civil aviation receivers using the previous GNSS signals. The following chapter presents the GPS/GALILEO and RAIM combination model developed as well as our conclusions on the statistics of the resulting position error. The last part depicts the GBAS NSE (Navigation System Error) model proposed in this report as well as the rationales for this model.La navigation par satellite, Global Navigation Satellite System, a été reconnue comme une solution prometteuse afin de fournir des services de navigation aux utilisateurs de l'Aviation Civile. Ces dernières années, le GNSS est devenu l'un des moyens de navigation de référence, son principal avantage étant sa couverture mondiale. Cette tendance globale est visible à bord des avions civils puisqu'une majorité d'entre eux est désormais équipée de récepteurs GNSS. Cependant, les exigences de l'Aviation Civile sont suffisamment rigoureuses et contraignantes en termes de précision de continuité, de disponibilité et d'intégrité pour que les récepteurs GPS seuls ne puissent être utilisés comme unique moyen de navigation. Cette réalité a mené à la définition de plusieurs architectures visant à augmenter les constellations GNSS. Nous pouvons distinguer les SBAS (Satellite Based Augmentation Systems), les GBAS (Ground Based Augmentation Systems), et les ABAS (Aircraft Based Augmentation Systems). Cette thèse étudie le comportement de l'erreur de position en sortie d'architectures de récepteur qui ont été identifiées comme étant très prometteuses pour les applications liées à l'Aviation civile

Use of GNSS signals and their augmentations for Civil Aviation navigation during Approaches with Vertical Guidance and Precision Approaches

Since many years, civil aviation has identified GNSS as an attractive mean to provide navigation services for every phase of flight due to its wide coverage area. However, to do so, GNSS has to meet relevant requirements in terms of accuracy, integrity, availability and continuity. To achieve this performance, augmentation systems have been developed to correct the GNSS signals and to monitor the quality of the received Signal-In-Space (SIS). We can distinguish GBAS (Ground Based Augmentation Systems), ABAS (Airborne Based Augmentation Systems) SBAS (Satellite Based Augmentation Systems). In this context, the aim of this study is to characterize and evaluate the GNSS position error of various positioning solutions which may fulfil applicable civil aviation requirements for GNSS approaches. In particular, this study focuses on two particular solutions which are: • Combined GPS/GALILEO receivers augmented by RAIM where RAIM is a type of ABAS augmentation. This solution is a candidate to provide a mean to conduct approaches with vertical guidance (APV I, APV II and LPV 200). • GPS L1 C/A receivers augmented by GBAS. This solution should allow to conduct precision approaches down to CAT II/III, thus providing an alternative to classical radio navigation solutions such as ILS. This study deals with the characterization of the statistics of the position error at the output of these GNSS receivers. It is organised as following. First a review of civil aviation requirements is presented. Then, the different GNSS signals structure and the associated signal processing selected are described. We only considered GPS and GALILEO constellations and concentrated on signals suitable for civil aviation receivers. The next section details the GNSS measurement models used to model the measurements made by civil aviation receivers using the previous GNSS signals. The following chapter presents the GPS/GALILEO and RAIM combination model developed as well as our conclusions on the statistics of the resulting position error. The last part depicts the GBAS NSE (Navigation System Error) model proposed in this report as well as the rationales for this model