XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Введение

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) все чаще используются в сценариях, которые считаются «скучными, грязными или опасными» для пилотируемой авиации. Во многих ситуациях это может потребовать от БПЛА перемещения по городским ландшафтам, состоящим из высоких зданий и сложных искусственных сооружений. Бортовая навигация БПЛА в основном полагается на инерциальные навигационные системы (INS) в сочетании с приемниками глобальных навигационных спутниковых систем (GNSS), хотя исследования все чаще поддерживают интеграцию датчиков Vision-Based Navigation (VBN) и других недорогих датчиков, таких как акустические, магнитные и GNSS для определения отношения (GAD). В городских условиях сигналы GNSS подвержены ухудшению качества данных, что также может привести к полной потере данных в некоторых ситуациях [1-2]. Вследствие этого все большее внимание уделяется использованию SoOP для NGS. Были определены различные источники сигналов для приложений навигации и наведения БПЛА в густонаселенной городской среде. Аналоговые/цифровые сигналы радио, аналогового/цифрового телевидения, Wi-Fi и GSM/CDMA показали потенциал для использования в качестве SoOP для навигации. Методы реализации для использования сигналов - это угол прибытия (AOA), время прибытия (TOA), мощность принятого сигнала (RSS) и разница во времени прибытия (TDOA). В этой статье рассматривается принятие различных сигналов SoOP, доступных в городской среде, и способы их использования. Все потенциальные источники сигнала SoOP описаны с помощью метода реализации, используемого для получения навигационных данных из сигнала. Также обсуждаются преимущества и ограничения использования конкретного источника сигнала SoOP для навигации и наведения. После объяснения различных методов реализации SoOP и их использования, для конкретного сигнала в статье подводятся итоги и намечается путь для будущих исследований.

Источники SoOP

Телевизионные сигналы

Цифровая наземная служба работает с аналоговыми телевизионными передачами, распределенными на VHF (очень высокой частоте) и UHF (сверхвысокой частоте) частотной системы. Однако по мере того, как все больше зрителей переходят на цифровое телевидение, использование аналогового телевидения значительно сократилось. Стандарты структуры сигнала цифрового телевидения, используемые во всем мире: Комитет передовых телевизионных систем (ATSC) в Северной Америке, цифровое видеовещание (DVB) в Европе, Австралии и значительной части Азии, цифровое наземное вещание с интегрированными услугами (ISDB-T) в Японии и цифровое наземное мультимедийное вещание (DTMB) в Китае [3-6]. GNSS может быть подходящим дополнением к системе локализации на основе телевизионных сигналов в городской среде, где GNSS имеет тенденцию выходить из строя. Широкий охват и высокая мощность передачи телевизионных сигналов позволяет достичь низкой вероятности снижения точности (HDOP) для навигации. Телевизионные сигналы имеют гораздо более широкую полосу пропускания 6-8 МГц, что помогает смягчить эффекты многолучевого распространения. Низкие и разнообразные частоты и высокая мощность телевизионных сигналов делают их идеальными для приема в помещении и в городе [7].

Однако передаваемые телевизионные сигналы не содержат информации о времени передачи или временных меток. Часы в телевизионных передатчиках довольно нестабильны с большими дрейфами в генераторах, вызывающими большие сдвиги частоты. Чтобы преодолеть ошибки во времени передачи, была предложена сеть региональных станций мониторинга, которые могут транслировать скорректированную информацию о времени для каждой телевизионной станции. Установка станций мониторинга потребует огромных затрат. Таким образом, использование TDOA с двумя приемниками кажется более практичным для телевизионных сигналов. Поскольку оба приемника предполагается установить на БПЛА, требование большой полосы пропускания между ними может быть легко выполнено.

Аудио-сигналы

Были проведены исследования по использованию как аналоговых (FM и AM), так и цифровых аудио-сигналов для навигации. Стандартами для цифрового звука являются iBiquity в США, Digital Audio Broadcasting (DAB) в Европе и Австралии и ISDB-T в Японии [8]. Преимущество использования аудио-сигналов для навигации - это низкая стоимость оборудования, низкие требования к мощности на стороне приемника, высокая мощность передачи, хороший прием в городских районах (как внутри, так и снаружи) и наличие большого количества передатчиков.

Но есть определенные проблемы при использовании аудио-сигналов для навигации. FM-сигналы не несут никакой информации о времени, а FM-передатчики не синхронизированы по времени, частоте и фазе. Кроме того, FM-сигналы ухудшаются из-за эффектов многолучевого распространения и сигналов вне прямой видимости (NLOS). Однако сигналы DAB имеют определенные характеристики, такие как канал синхронизации, который облегчает локализацию. Тем не менее, по-прежнему существуют определенные проблемы, такие как временная задержка между различными одночастотными сетями (SFN), высота передатчиков и значения снижения точности (DOP), основанные на точном расположении передатчиков и геометрии, которую они предоставляют. Значительное количество FM-передатчиков, присутствующих в городской среде, увеличивает возможность их использование в качестве SoOP для навигации. При наличии эталонного приемника TOA, для локализации могут использоваться методы TDOA и AOA. Хотя использование технологии RSS не требует дополнительного оборудования, эмпирический подход подвержен ошибкам, помимо трудоемкости, требует регулярного обновления карт данных из-за меняющихся условий окружающей среды.

Сигналы Wi-Fi

Благодаря различным мобильным устройствам, поддерживающим Wi-Fi, беспроводные локальные сети (WLAN) становятся все более популярными как в домашних условиях, так и в коммерческих учреждениях. Wi-Fi - это любая WLAN, основанная на стандартах 802.11 Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике(IEEE). Сеть Wi-Fi легко устанавливается и не требует предварительной лицензии на использование спектра. Были предприняты попытки использовать сигналы Wi-Fi в методах локализации. Такие компании, как Google и Skyhook Wireless, используют свои базы данных известных местоположений точек доступа Wi-Fi вместе с данными GNSS и вышек сотовой связи для разработки системы локализации. Хотя сигналы Wi-Fi широко доступны в городской среде, у них есть определенные недостатки, которые могут препятствовать их использованию в качестве SoOP. Сигналы Wi-Fi имеют малый радиус действия, поэтому не подходят для локализации вне помещений и подвержены помехам от электронных устройств. С увеличением количества точек беспроводного доступа (WAP), доступных в городской среде, Wi-Fi обеспечивает достаточное покрытие и достаточное количество передатчиков для локализации. Наиболее распространенным методом, используемым для локализации внутри помещений на основе Wi-Fi, является RSS [9], который требует много времени и постоянного обновления. Использование других методов локализации сигналов Wi-Fi потребует дополнительного оборудования и программного обеспечения, что в конечном итоге приведет к увеличению стоимости системы.

Сигналы GSM по умолчанию являются глобальным стандартом мобильной связи, действующим более чем в 218 странах. GSM работает в различных диапазонах по всему миру: диапазоны 900 МГц и 1,8 ГГц в Европе, диапазоны 850 МГц и 1,9 ГГц в США и диапазон 850 МГц в Австралии и Канаде. Сигналы GSM уже используются при оценке местоположения мобильного устройства из-за требования Федеральной комиссии по связи (FCC) от поставщиков услуг для генерации оценок местоположения (PL) для экстренных вызовов Enhanced-911 (E-911). Преимущество сигналов GSM заключается в большом количестве вышек сотовой связи, особенно в густонаселенных городских районах, и отсутствии помех от соседних устройств из-за лицензированного спектра. При наличии нескольких операторов доступно достаточное количество вышек сотовой связи, что обеспечивает хорошую геометрию и более низкий DOP.

Однако на локализацию на основе GSM сильно влияют посторонние потоки и NLOS, особенно в городских условиях или внутри помещений. Из-за низкой мощности и узкой полосы пропускания сигналов GSM оценка местоположения на основе идентичности соты ухудшается до нескольких сотен метров, что неприемлемо для целей навигации [10]. Базовые станции GSM не синхронизированы. Таким образом, расчет позиции с использованием подхода TOA или AOA может быть проблемой. Можно использовать RSS с отпечатками пальцев, но создание карты данных трудоемко и требует много времени. Может использоваться метод TDOA с возможностью аппаратного измерения времени распространения известных передаваемых сигналов с локальной копией, созданной внутри приемника. Сигналы GSM также могут поддерживать GNSS, как и Assisted GPS, за счет сокращения времени на исправление и повышения чувствительности приемников GNSS.

Методы локализации SoOP

Угол прихода

AOA определяется как угол между направлением распространения падающей волны и опорным направлением, называемый ориентацией. Ориентация - это фиксированное направление, представленное в градусах по часовой стрелке с севера. AOA является абсолютным, когда угол равен 0° или указывает на север, в противном случае является относительным. Измерения АОА могут быть сделаны с использованием антенной решетки на каждом узле приемника. Измерения АОА также могут быть выполнены с использованием антенной триады. Сравнение RSS для трех антенн используется для вычисления AOA. Локализация в AOA может быть решена путем триангуляции. Триангуляция похожа на трилатерацию, используемую в GPS, за исключением того, что приемник знает углы принимаемых сигналов от передатчиков, а не измерения расстояния между передатчиками от приемников в трилатерации. Задача триангуляции в AOA может быть сведена к трилатерации некоторыми преобразованиями. В двумерном (2-D) случае, если приемник R измеряет угол к паре передатчиков T1 и T2, можно сделать вывод, что положение R находится где-то на окружности, определяемой измеренным углом и положением два передатчика, как показано на рис.1.

Рис. 1. Вычисление расстояний из углов

Следовательно, преобразованная задача триангуляции включает в себя x, y, x0, y0 и радиус круга как расстояние. Таким образом, проблема триангуляции размера n сводится к задаче трилатерации размера. Учитывая (x_i, y_i), координаты i^th передатчик и di, расстояние i^th передатчик к приемнику, уравнение нелинейной системы имеет вид:

(x - x_i)² +(y-y_i)²=d_i², i =1,......,n(1)

Линеаризация уравнения путем вычитания одного уравнения из остальных:

2x(x_i-x₁)+2y(y_i-y₁)=d₁²-d_i²+x_i²-x₁²+y_i²-y₁², i=2,......,n (2)

Уравнения могут быть решены методом наименьших квадратов для переопределенной системы. Вместо использования трех антенн для вычисления расстояния приемника от передатчика на основе RSS можно использовать три или более передатчиков с предварительным знанием мощности передатчика и модели потерь на трассе. Однако угловые измерения более подвержены ошибкам, чем измерения TDOA [11], и точность окончательной оценки положения быстро снижается по мере удаления приемников от источника. Установка антенной решетки на БПЛА также может быть проблемой с точки зрения ограничений полезной нагрузки.

Время прибытия

В 2-DTOA определяет положение приемника на основе пересечения трех или более окружностей, радиусы которых являются расстоянием от соответствующего передатчика до приемника. Неидеальные показания приводят к неопределенности в местоположении приемника, как показано на рис. 2. Необходимо передать время передачи и эфемероидные данные передатчика, которые используются для расчёта орбиты космического аппарата и данные бортовых часов, либо приемник должен иметь информацию о местоположении передатчика. Но синхронизация часов передатчиков и приемников все еще остается проблемой. Координаты приемника могут быть вычислены с использованием трилатерации, путем решения системы нелинейных уравнений. В трехмерных случаях координаты приемника вычисляются по пересечению сфер с передатчиками, расположенными в их соответствующих центрах. Общее уравнение для вычисления R_k^tимеет вид:

_Rk^t(t_k⁾=(t_r,k)-⁽dt_k-dt^t)v+P_k,t^t(t_k⁾+d_k,T^t(t_k⁾+d_t^t(t_k⁾+d_k,t⁽t_k⁾+ ₍₃₎

_где:

(t_r,k) = геометрическое расстояние;

P_k,t^t(t_k⁾=задержка распространения в воздухе (стандартные условия);

d_k,t⁽t_k⁾ = погрешность часов приемника;

d_t^t(t_k⁾ = погрешность часов передатчика;

d_k,T^t(t_k⁾= погрешность многолучевого распространения;

= случайный шум измерения.

Рис. 2. TOA в двумерном случае

Уровень принимаемого сигнала

RSS может быть экономичным методом локализации, так как не требует дополнительного оборудования, а приемники относительно дешевые. RSS был исследован на сигналах Wi-Fi и Bluetooth. Подход на основе диапазона выполняет локализацию путем оценки расстояния от приемника до точки беспроводного доступа (WAP), преобразования RSS в значение метрики и использования известных местоположений WAP. Расстояния сравниваются для определения местоположения приемника [12]. Для снятия отпечатков сигналов модель RSS, построенная с использованием карты данных для набора известных местоположений, используется для сравнения всех измеренных значений RSS. Положение приемника вычисляется на основе наилучшего совпадения с помощью эмпирического алгоритма оценки положения, такого как алгоритм ближайшего соседа. Моделирование потерь на трассе, как показано в уравнении 3, можно использовать для расчета расстояния между передатчиком и приемником.

RSSI = 10αlog(d) (3)

d=10^{(RSSI – RSSI}_calibration^X-10α) +d_calibration (4)

где d расстояние между передатчиком и приемником, RSSI индикатор RSS, который измеряет мощность, RSSI_calibration— это смещение RSSI, α - градиент потерь на трассе в среде и d_calibration — это смещение расстояния. Бесконтактный подход использует такие методы, как Гауса. Хотя методы RSS не требуют обширного оборудования на стороне приемника, что является преимуществом при использовании этого метода в качестве SoOP в БПЛА, существуют определенные ограничивающие факторы. Создание карт данных для локализации отпечатков пальцев может занять много времени. Модели потерь на трассе имеют большую погрешность и непредсказуемы. На локализацию на основе RSS в помещениях негативно влияют электрические устройства и многолучевые помехи, такие как стены, потолки и даже металлические предметы. На производительность вне помещений также влияют препятствия из-за многолучевого распространения. RSS требует знания передаваемой мощности и составляющей потерь на трассе. Кроме того, предположения о том, что передатчик является изотропным и что нет многолучевого распространения или затенения, обычно не верны.

Разница во времени прибытия

TDOA или гиперболическое позиционирование используется в E911 и применялось в системе дальнего плавания (LORAN) до тех пор, пока не было прекращено. Для TDOA используется пара пассивных приемников, которые измеряют относительный TOA переданных сигналов. Вычисляется TDOA, который при отсутствии шума представляет собой гиперболу (рис. 3).

Рис. 3. Расчет TDOA

Один из приемников обозначен как опорный, который соединяется с другими приемниками при вычислении местоположения передатчика. Таким образом, для n доступных приемников может быть сформирована n-1 пара, а положение излучателя рассчитывается на основе n-1 гипербол. Обычно для расчета местоположения передатчика требуется n + 1 приемников, где n - размерность координат. Таким образом, для двумерного случая необходимы три приемника для расчета местоположения передатчика при условии, что три приемника не коллинеарны. TDOA на основе SoOP - это метод навигации, который требует меньшей полезной нагрузки, не требует синхронизированных часов передатчика и приемника, знания времени передачи или местоположения передатчика. Однако вычисления TDOA требуют совместного использования данных между приемниками, что, в свою очередь, увеличивает требования к полосе пропускания и мощности.

Заключение

В данной статье исследуется использование SoOP для навигации БПЛА в городских условиях, где требуется высокий уровень точности, а доступность GNSS очень ограничена. Различные источники SoOP были исследованы на предмет их потенциальной возможности интеграции с современными решениями NGS. SoOP может использоваться для систем увеличения целостности на основе GNSS Avionics (ABIA), решая проблемы маскирования и моделирования многолучевого распространения, типичные для городской среды. Новые пороговые значения флагов целостности потребуются для учета функций резервного копирования, обеспечиваемых SoOP. Несколько источников SoOP уже существуют, и их эксплуатация не требует дополнительной инфраструктуры (для передачи) или обширной модернизации существующих радиочастотных интерфейсов приемника и обработки сигналов, что позволяет сэкономить на затратах и энергии.

Литература

Sabatini R, Moore T, Hill C. Avionics-Based GNSS Integrity Augmentation for Unmanned Aerial Systems Sense-and-Avoid. 27th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation: ION GNSS+ 2014, Tampa (Florida), September 2014.

Sabatini R, Moore T, Hill C. GNSS Avionics-Based Integrity Augmentation for RPAS Detect-and-Avoid Applications. Fourth Australasian Unmanned Systems Conference, Melbourne, Australia 2014.

ATSC, Стандарт ATSC A / 110: Стандарт синхронизации для распределенной передачи, июль 2004 г.

Европейский вещательный союз, Цифровое видеовещание (DVB), Структура кадрирования, кодирование каналов и модуляция для цифрового наземного телевидения, ETSIEN 300 744 v1.3.1, январь 2001г.

Tsuchida K et al. ISDB-T-Digital Terrestrial Television/Sound/Data Broadcasting in Japan. Broadcast Technology, Aug. 2001.

Martone M, Metzler J. Prime Time Positioning: Using Broadcast TV signals to Fill GPS Acquisition Gaps. GPS world, vol. 16, no. 9, pp. 52-60, 2005

Bradley M, A Comparative Overview of Digital Audio Broadcasting (DAB) Systems, Internet: http://home.recnet.com/dab, Sep. 21, 2008 [Sep 19, 2016].

Sun G, Chen J, Guo W, Liu KJR. Signal Processing Techniques in Network-aided Positioning: a Survey of State-of-the-art Positioning Designs. IEEE Signal Processing magazine, vol. 22, no. 4, pp. 12-23, 2005.

Caffery JJ, Stuber GL. Subscriber Location in CDMA Cellular Systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 47, no. 2, pp. 406-416, 1998.

Gustaffson F, Gunnarsson F. Positioning Using Time-Difference of Arrival Measurements. Linköping University, Linköping, Sweden.

Aravecchia M, Messelodi S. Gaussian Process for RSS-based Localisation. University of Trento, Italy.

Roberts R. TDOA Localization Techniques. Project: IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs).