1 РАЗРАБОТАН Обществом с ограниченной ответственностью "ННК Консалтинг"

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 8 ноября 2022 г. N 99-пнст

Развитие методов искусственного интеллекта и рост вычислительных мощностей делают возможным решение задач оценки состояния комплексных систем или подтверждения достоверности решения посредством нейронных сетей с точностью, превышающей классические аналитические и статистические методы. Это способствует применению методов искусственного интеллекта, при условии проведения качественных испытаний в сферах, связанных с высоким риском для жизни и здоровья людей, в частности - навигации и гражданской авиации.

В настоящем стандарте:

- приведены примеры задач средств мониторинга глобальной навигационной спутниковой системы, для решения которых могут применяться методы машинного обучения;

- формализованы требования к данным, необходимым для обучения алгоритмов мониторинга глобальной спутниковой системы.

Настоящий стандарт распространяется на средства мониторинга глобальных навигационных спутниковых систем ГЛОНАСС и GPS с использованием методов искусственного интеллекта.

Стандарт устанавливает технические и эксплуатационные требования, методы и требуемые результаты испытаний средств мониторинга глобальной навигационной спутниковой системы, реализующей алгоритмы обработки информации с использованием методов искусственного интеллекта.

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ Р 54460 Глобальные навигационные спутниковые системы. Система мониторинга и контроля целостности. Общие технические требования и методы испытаний

ПНСТ 788-2022 Искусственный интеллект для навигационных систем воздушных судов гражданской авиации. Алгоритм контроля целостности для приемников спутниковой навигации ГЛОНАСС/GPS. Общие требования

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

В настоящем стандарте применены следующие сокращения:

ГЛОНАСС - глобальная навигационная спутниковая система;

GPS - система глобального позиционирования;

ГНСС - глобальная навигационная спутниковая система;

RINEX - формат обмена данными для файлов исходных данных спутниковых навигационных приемников (Receiver Independent Exchange Format).

Назначение средств мониторинга ГНСС ГЛОНАСС и GPS на территории Российской Федерации определяется ГОСТ Р 54460.

Алгоритм обработки информации для средств мониторинга глобальной навигационной спутниковой системы с использованием методов искусственного интеллекта должен обеспечивать решение таких задач, как:

- обнаружение отказов спутников или созвездий, в том числе вызванных отказом наземной системы управления, с использованием алгоритмов контроля целостности ПНСТ 788;

- выявление наличия отраженных сигналов в области мониторинга, влияющих на точность определения потребителем вектора состояния;

- выявление эффектов ионосферных и тропосферных мерцаний;

- выявление фактов интерференции сигналов глобальных навигационных систем с сигналами искусственного происхождения ("спуфинг").

Применение методов искусственного интеллекта для решения данных задач является целесообразным в случае, если полученные результаты позволяют идентифицировать большее число случаев отказов и/или сформировать данные для дифференциальной коррекции со стороны потребителя для увеличения точности определения вектора состояния (координаты, скорость, время).

6.1 Данные для обучения в алгоритмах обработки информации для средств мониторинга глобальных навигационных систем должны содержать как минимум:

а) навигационные сообщения всех спутников, находящихся в зоне прямой видимости;

б) текущие необработанные измерения псевдослучайного кода и фазы несущей для всех спутников, находящихся в зоне прямой видимости;

в) текущие значения отношения "плотность сигнала на несущей - плотность шума" (C/N0) для всех спутников, находящихся в зоне прямой видимости;

г) текущие метеорологические данные, в том числе:

- атмосферное давление,

- температуру,

- относительную влажность,

- сухую и влажную тропосферную задержку в зените,

- скорость и направление ветра,

- тип и объем осадков.

6.2 Для хранения исходных данных рекомендуется использовать формат RINEX (Receiver Independent Exchange Format) не ниже версии 2.11 с поддержкой навигационных сигналов ГЛОНАСС/GPS, а также полного спектра источников метеорологических данных.

6.3 Метаданные контрольного набора должны содержать как минимум:

- информацию о точном положении средства мониторинга;

- информацию об ожидаемой ошибке или событии и его природе;

- данные для дифференциальной коррекции навигационного решения потребителем.

6.4 Отказы спутников или созвездий, отраженные сигналы, а также интерференция должны вноситься в обучающие данные посредством использования одного или нескольких имитаторов сигналов ГЛОНАСС/GPS или с помощью алгоритмической модификации исходных данных.

6.5 Наборы исходных данных должны разделяться на обучающий, тестовый и демонстрационный с соблюдением критерия независимости.

Данные наблюдений:

Навигационные данные:

Метеорологические данные:

Б.1 Наборы данных для обучения алгоритмов обработки информации для средств мониторинга глобальной навигационной спутниковой системы приведены на съемном носителе, прилагаемом к настоящему стандарту.

Каждый набор данных содержит 24 ч непрерывных наблюдений.