El modelo de mezcla gaussiana (GMM) se utiliza comúnmente para modelar la cola pesada de la distribución de errores de alcance del sistema de aumento basado en tierra (GBAS). En la práctica, el sobre-enlazado gaussiano basado en un GMM se utiliza para sobre-enlazar la cola pesada de los errores de alcance, pero los niveles de protección (PLs) de GBAS basados en el sobre-enlazado gaussiano tienden a ser sobreestimados. Basándose en la idea de separación de soluciones y superando la limitación de su referencia directa a GBAS, este documento analiza las condiciones de restricción y las funciones objetivas del nivel de protección óptimo basado en la separación de soluciones bajo una distribución de GMM, y propone que la clasificación del conjunto de soluciones de múltiples hipótesis puede reducir efectivamente la complejidad computacional. Al mismo tiempo, la optimización de mínimos cuadrados y la asignación dinámica del riesgo de integridad se utilizan para reducir aún más el nivel de protección. Este documento verifica la validez de los parámetros del GMM basados en datos reales de GBAS de aeropuertos, realiza la verificación de simulación de los escenarios típicos de CAT I y CAT II/IIIa de GBAS global bajo la constelación Beidou 3, y analiza el efecto de mejora del rendimiento bajo diferentes profundidades de recorrido del conjunto de soluciones. Los resultados muestran que cuando las profundidades de recorrido de CAT I y CAT II/IIIa son 4 y 6, el componente del nivel de protección vertical del error de alcance terrestre se reduce en un 14% y el nivel de protección vertical total se reduce en un 10%.