GNSS için almaç bağımsız bütünlük izleme tabanlı en küçük kareler , genişletilmiş kalman filtresi ve kokusuz kalman filtresi yaklaşımlarının kıyaslanması / Oğuzhan Kemal Bahar; thesis advisor Tolga Girici.

Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Temmuz 2025

Küresel Seyrüsefer Uydu Sistemi (İng. Global Navigation Satellite System - GNSS) konumlandırma doğruluğu ve bu sisteme olan güven başta hayat-kritik uygulamalar olmak üzere havacılık ve savunma endüstrisi gibi sektörlerde büyük bir öneme sahiptir. Konum doğruluğunu artırmak ve sisteme olan güveni iyileştirmek için kullanılan farklı yöntemlerden birisi de Almaç Bağımsız Bütünlük İzleme (İng. Receiver Autonomous Integrity Monitoring - RAIM) yöntemidir. Bu yöntem ile hata tespiti ve bütünlüğün sağlanması dışarıdan herhangi bir kaynağa bağlı kalmadan gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışma kapsamında En Küçük Kareler (İng. Least Square - LS), Genişletilmiş Kalman Filtresi (İng. Extended Kalman Filter - EKF) ve Kokusuz Kalman Filtresi (Unscented Kalman Filter - UKF) yöntemlerine dayanan 3 farklı RAIM algoritması durağan ve hareketli senaryolar kapsamında farklı hata modellerine maruz bırakılarak kıyaslanmış ve performans analizleri yapılmıştır. Gerçek veriler ve simülatör tabanlı veriler kullanılarak bu kıyaslamanın yapılması çalışmanın GNSS ve bütünlük izleme literatürüne olan kayda değer katkısıdır. Çalışma sonucunda LS RAIM yönteminin hem hata tespit dışlama hem de korunma seviyeleri hesaplarındaki başarımı diğer yöntemlere göre öne çıkmaktadır.

Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning accuracy and trust in this system are of great importance in sectors such as the aviation and defense industry, especially in life-critical applications. One of the different methods used to increase positioning accuracy and improve trust in the system is the Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) method. With this method, fault detection and integrity assurance can be achieved without relying on any external source. Within the scope of this study, 3 different RAIM algorithms based on Least Square (LS), Extended Kalman Filter (EKF) and Unscented Kalman Filter (UKF) methods were compared and performance analyses were conducted under stationary and dynamic scenarios exposed to different error models. This comparison, made using both real data and simulator-based data, is a remarkable contribution of the study to the GNSS and integrity monitoring literature. As a result of the study, the success of the LS RAIM method in both fault detection exclusion and protection level calculations stands out compared to other methods.