平成28年度 電子航法研究所発表会（2016年6月9日）

高精度なRAIM予測に向けた提案
航法システム領域○麻生 貴広, 坂井 丈泰, 毛塚 敦、 北村 光教

RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)：「受信機による完全性の自律的監視」と呼ばれ航空機型補強システム ABAS（ Aircraft Based Augmentation System ）を実現する機能

内 容
1. RAIMとRAIM予測の必要性
2. RAIM予測サービスの現状分析
3. 高精度なRAIM予測システムの提案
4. アルゴリズム改良
5. まとめRAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)：「受信機による完全性の自律的監視」と呼ばれ航空機型補強システム ABAS（ Aircraft Based Augmentation System ）を実現する機能
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1. RAIMとRAIM予測の必要性

従来航法

GPS航法
移動使用条件:位置精度が劣化する為，航空機から見たDME局間を30～150度に制限(RNAV)

GPSを多めに観測して整合性チェック

固定
地上側で対応 信号故障 気付かず使用

時間変化なしRAIM

位置精度時間変化あり

航空機で故障検知

時間変化あり使用条件を満たしているかRAIMのための事前予測が必要！
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2. RAIM予測サービスの現状分析

航空局によるRAIM予測情報の提供
利用不可
利用可課題
 1日1回の長期予測→更新頻度が低い搭載するRAIMの規格で結果が大きく異なるWeb GPSの概略位置を使用
した１日前の予測→時間的マージンが多い

 RNP進入方式の増加→アウテージ数の増加
 NOTAMは性能の低い
NOTAM
機体を前提(保守的)→NOTAM数の増加
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2. RAIM予測サービスの現状分析

運航者によるRAIM予測情報の利用
大型機
・早朝にRAIM NOTAMを確認し、全フライトプラン(何百便)に反映
・ 機体毎の情報をWebで確認する余裕はない
中型機
・ SBASが利用されつつありRAIM予測不要課題
 新型機の機体性能を生かし切れない 人手を介す必要があり利便性が損なわれている 保守的なRAIM予測はドクターヘリなど緊急性利用の妨げになりかねない

回転翼
・Webで十分(限られたエリアを飛行)
・ドクターヘリはランデブー地点(学校等)にDMEなど無いためGNSSの可否は極めて重要
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2. RAIM予測サービスの現状分析

現状の課題
予測性能
１日１回の長期予測で不確定要素が多いため時間的なマージン大大型機の機体毎の航法性能を生かし切れていない

利便性
膨大なNOTAMやWebから必要な場所・時間を探すのに、人手を介す必要がある。利便性の低下
・新規格の受信機搭載が増加
・GPSの位置づけが変化

高精度なRAIM予測システム
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63. 高精度なRAIM予測システムの提案

高精度なRAIM予測システムに向けた改善策① FPL一括送信

人手を介さない② 性能パラメータ登録

機体毎の考慮

③ GPS詳細位置 時間マージン削除④アルゴリズム
改良

利便性

予測性能

長期予測→短期第16回 電子航法研究所発表会 2016年6月9日

73. 高精度なRAIM予測システムの提案

高精度なRAIM予測システムの構成
GPS

アウテージの有無＆付加情報
RAIM予測④アルゴリズム
改良次頁②機体毎の性能パラメータ
TSO

FD/FDE
種別

SA

Baro-Aiding

Mask Angleg
[deg]

無FD

最小航法精度RNP
値[NM]

運航者
アルゴリズム0.3
5°

TSO-1290.3
有0.3
ON0.13
FDE(FD機能含む)

不明
2°

0.11

無TSO-129a

0.1
0.13
OFF0.1

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84. アルゴリズム改良
入力

現アルゴリズム

観測行列計算 最後まで計算しなければアウテージの有無が分からない(𝑦 = 𝐺 𝑥)

𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒計算

 計算に時間を要す

水平保護レベル(HPL)計算
HPL>RNP

アルゴリズム改良NO 途中の計算式に着目

YES

アウテージ

有アウテージ無 アウテージになる可能性の無いものは計算を省略

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94. アルゴリズム改良
入力

𝐴 = 𝐺 𝑇 𝐺 −1 𝐺 𝑇
𝑆 = 1 − 𝐺 𝐺 𝑇 𝐺 −1 𝐺 𝑇

観測行列計算(𝑦 = 𝐺 𝑥)
𝑺𝒍𝒐𝒑𝒆 𝒊 =𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒計算
水平保護レベル(HPL)計算

HPL>RNP

有𝑨𝟐𝟏𝒊 + 𝑨𝟐𝟐𝒊
𝑺𝒊𝒊

固定値

𝐻𝑃𝐿 = 𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒𝑚𝑎𝑥 × 𝜎 × 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑_𝑝𝐵𝑖𝑎𝑠
NORNP

YES
アウテージ

自由度（n－4）で正規化された
非心𝜒 2 分布より求められる値→7.0～8.5程度の値

アウテージ

無（例）1日での𝐻𝑃𝐿の変化（UTC
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104. アルゴリズム改良

提案する効率化の手法

𝐻𝑃𝐿を計算するのではなく直接𝐻𝑃𝐿 = 𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒𝑚𝑎𝑥 × 𝜎 × 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑_𝑝𝐵𝑖𝑎𝑠

RAIMアウテージになる可能性のある𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒(𝑖)に着目

𝑺𝒍𝒐𝒑𝒆 𝒊 =𝑨𝟐𝟏𝒊 + 𝑨𝟐𝟐𝒊
𝑺𝒊𝒊

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4. アルゴリズム改良
入力：GPS詳細位置
観測行列 𝐺 を 𝑄𝑅分解
(𝐺 = 𝑄𝑅 )𝑺𝒍𝒐𝒑𝒆 𝒊の分母

𝑄2𝑇 𝑄2 の対角要素
< 0.5

YES
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒計算

アルゴリズム改良
NO

処理の90%以上をここで終了できる

アウテージ無アウテージ判定
アウテージ有処理時間を短縮 →更新頻度を高く→予測精度向上
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5. まとめRAIM予測サービスの現状分析
GPSを主計器としての使用が認められRAIM予測に対する要望が強いマージンを削除する必要人手を介さないシステムを希望
機体毎の航法性能を生かす必要高精度なRAIM予測システムを提案
フライトプラン一括送信
機体性能パラメータ登録
GPS詳細位置アルゴリズム改良（今後）RAIM予測システムを拡張し管制官に適した情報提供 →より安全なGNSS航法の環境構築を目指す
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13RAIM予測のヒアリングにご協力頂いた関係各位に深く感謝致します。

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Backup Slides

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航法性能の高い機体

航法性能の低い機体

RNP 0.3

RNP 0.3

RNP 0.2

RNP 0.2

RNP 0.1

RNP 0.1

利用不可
利用可

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