Новый подход в создании GPS-системы позиционирования в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов | Известия вузов. Физика. 2021. № 1. DOI: 10.17223/00213411/64/1/134

Новый подход в создании GPS-системы позиционирования в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов

Предложен новый подход в создании GPS-системы автоматизированного позиционирования приборов инженерной разведки в динамических условиях приема с малым отношением сигнал/шум. Анализируется традиционная методология позиционирования на основе слежения за GPS-сигналами и предлагается более эффективная на основе модификации фильтра Калмана. Сравнительный анализ методик слежения с числовой обработкой в среде MATLAB показал, что предложенная нами методика слежения на основе модификации фильтра Калмана улучшает характеристики слежения на 7 дБ и предотвращает потерю битовой синхронизации при одновременном повышении точности измерений частоты Доплера в динамических условиях.

The modification of Kalman filterbased carrier tracking loop for GPS signals in dynamic conditions and high noise levels.pdf Введение В создании систем автоматизированного позиционирования средств навигации и инженерной разведки большое значение имеет методология слежения за GPS-сигналами. Естественно, что основной задачей приемника спутниковой радионавигационной системы (СРНС) является синхронизация локальной копии сигнала с принятым по кодовой задержке сигналом, фазе несущей и доплеровской частоте. Для СРНС-приемника необходимы два основных этапа синхронизации: первичная обработка по частоте и задержке для поиска сигналов и непрерывное слежение за задержкой, фазой и частотой сигналов [1]. Наиболее часто используемым подходом к синхронизации является модель, которая выполняет слежение за фазой несущей частоты методом фазовой автоподстройки (ФАП), слежение за несущей частотой методом автоподстройки частоты (АПЧ) и слежение за задержкой (ССЗ). Особый интерес представляют цепи фазовой автоподстройки частоты, которая является наиболее чувствительной частью в процессе обработки СРНС-сигналов. Обычные GPS-приемники испытывают трудности с обработкой принятых сигналов в средах с высоким уровнем шума, например, в индустриальных районах и при работе в высоких динамических условиях. Основное внимание при проектировании цепей слежения уделяется учету высокой динамики взаимного движения приемник-спутник, т.е. большому диапазону скорости изменения сдвига частоты Доплера [2]. Работа в условиях высокого уровня шума требует узкой полосы пропускания цепи ФАП и более длительного времени когерентного накопления. Однако, когда приемник находится в высоких динамических условиях, пропускная способность ФАП должна быть увеличена, а время когерентного накопления уменьшено [3]. Традиционная ФАП широко используется в цепи слежения за фазой. Типичный способ повышения чувствительности ФАП заключается в увеличении времени когерентного накопления. Это требует более узкой полосы пропускания ФАП, что противоречит ее динамическим характеристикам. АПЧ также используется в цепи слежения, причем она может учитывать большие ошибки по частоте [4]. В работе [5] представлена разработка, в которой цепи ФАП и АПЧ комбинируются для повышения надежности слежения за фазой, но ее точность невелика. В городских условиях спутниковый сигнал сильно ослабляется, а мощность принятого сигнала обычно на 10-30 дБ ниже, чем на открытых пространствах. Это снижает производительность традиционных (обычных) цепей [6]. В [7] исследовалась система слежения за задержкой сигнала ГЛОНАСС с автокомпенсатором в условиях узкополосной помехи. На сегодняшний день широко применяется фильтрация с помощью фильтра Калмана (ФК) в СРНС-технологиях. В [8] рассмотрена задача фильтрации GPS-сигнала с помощью ФК для повышения точности местоопределения приемника. Также в последние годы предложена реализация цепи слежения за сигналами на основе ФК, который может заменить традиционную систему ФАП. В работе [9] рассмотрена многоконтурная система слежения за спутниковыми сигналами для повышения точности слежения при различных отношениях сигнал/шум, при этом традиционная система заменена новой. В [10] был рассмотрен ФК для слежения за слабыми сигналами СРНС. В [11, 12] показано, что цепь слежения на основе ФК более чувствительна, чем обычные цепи ФАП. Для повышения чувствительности метод на основе ФК также требует увеличения времени когерентного накопления [13]. Более того, в [14] предложили, что необходимо выполнить битовую синхронизацию прежде, чем применять алгоритм слежения на основе ФК, поскольку инверсии битов данных могут привести к неправильным оценкам параметров ФК. Таким образом, интенсивно ведутся поиски подходов в создании систем автоматизированного позиционирования средств инженерной разведки в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов GPS-сигналов, однако пока результаты поиска далеки от желаемого. Основная проблема состоит в традиционности разрабатываемых подходов, поэтому необходимо создание новых подходов на основе современных методологий. Цель работы - предложить новый подход создания системы автоматизированного позиционирования, в том числе различных объектов поиска средствами инженерной разведки, на основе методологии слежения за GPS-сигналами для сред с малым отношением сигнал/шум и с высокой динамикой потребителя. Приближения и модели Предлагается двухэтапная система слежения за несущей частотой, которая включает в себя как грубое, так и точное слежение. Первый этап реализуется обычной схемой, в которой цепи ФАП и АПЧ комбинируются и выполняют грубую оценку фазы как несущей, так и частоты Доплера принятого сигнала. Этот этап уточняет результаты первичной обработки - поиска и обнаружения сигналов, а также уменьшает частотные ошибки. Второй этап - этап точного слежения, в котором новейшая модель ФАП реализуется на основе ФК и который начинается после успешной битовой синхронизации с целью сохранения работоспособности ФК. Таким образом, если битовая синхронизация не удалась, то приемник не переходит на этап точного слежения, продолжая грубое. Предлагаемый метод может использовать результаты грубого слежения для приведения ФК в исходное состояние. Модель GPS-сигнала. Принятые GPS-приемником спутниковые сигналы имеют три составляющие: навигационные данные, псевдослучайные последовательности (C/A-коды) и несущая частота L1 = 1575.42 МГц. После приема сигнала антенной, частотного преобразования и дискретизации начинается этап обработки данных, которая основана на канальной структуре. Каждый канал предназначен для обработки сигнала с одного спутника. Цифровой сигнал описывается как в [14]: , где - длительность дискретизации; - амплитуда сигнала; - бит навигационных данных; - C/A-код; - кодовая задержка принятого сигнала; - промежуточная частота; - сдвиг Доплера несущей частоты, а - ее начальная фаза; - аддитивный белый гауссовский шум (АБГШ). Для выполнения слежения в каждом канале приемника происходит удаление несущей частоты путем умножения принятого сигнала на опорный, а затем осуществляется умножение на опорный C/A-код. Следующим шагом является корреляция с помощью интегрирующего фильтра (ИФ), в результате которой получаются квадратуры и коррелированных сигналов в виде [6] , , где - временной индекс; - корреляционная функция C/A-кода; - задержка; - смещение Доплера; - время когерентного накопления; - среднее значение ошибки несущей фазы за интервал накопления; и представляют собой АБГШ. Грубое слежение с использованием обычных комбинированных цепей ФАП и АПЧ. Для слежения за GPS-сигналами в зашумленных и высоко динамичных условиях используются обычные комбинированные цепи ФАП и АПЧ. В системе предлагается исполь¬зовать АПЧ первого порядка в комбинации с ФАП второго порядка (рис. 1) [3]. В обычном GPS-приемнике используются две цепи обратной связи с опорными генераторами для синхронизации с входящими сигналами: цепь слежения за несущей частотой ФАП и/или АПЧ и цепь слежения за кодовой задержкой. ССЗ используется в цепи слежения за несущей частотой для удаления C/A-кода из входящего сигнала. Выход ССЗ управляет опорным генератором C/A-кода для генерации выровненного C/A-кода, который синхронизирован с входящим. Несущую волну характеризуют два параметра: частота и фаза, поэтому схема слежения за несущей волной формируется из цепей ФАП и АПЧ. В данной комбинированной схеме каждая из ФАП и АПЧ имеет собственный дискриминатор, но обычно используют общий контурный фильтр. АПЧ производит оценку частотной погрешности между входящим и опорным сигналами. ФАП также является системой оценки смещения фазы несущей волны. Затем оценки смещения фильтруются и отфильтрованная оценка погрешности частоты подается на вход опорного генератора для регулировки несущей частоты. Рис. 1. Структурная схема АПЧ 1-го порядка с ФАП 2-го порядка Математическую модель системы слежения, показанную на рис. 1, можно описать как (1) где и - частотная и фазовая погрешность на выходах дискриминаторов АПЧ и ФАП соответственно; , - собственные частоты в цепях АПЧ и ФАП соответственно; - коэффициент пропорциональности для ФАП; Т - время когерентного накопления; - отфильтрованная оценка погрешности частоты; - частота опорного генератора. Следует отметить, что порядок и полоса пропускания контурного фильтра являются очень важными параметрами и играют особую роль в управлении действием цепи слежения за несущей частотой в целом. Значения , и представлены в табл. 1 [3]. Таблица 1 Параметры АПЧ и ФАП Параметры 2-го порядка ФАП Параметры 1-го порядка АПЧ Полоса пропускания, Гц , рад/с Полоса пропускания, Гц , рад/с 1.141 Время когерентного накопления определяется динамикой входящего сигнала и отношением сигнал/шум. В то же время для сохранения работоспособности ФАП произведение T и BФАП должно быть меньше 0.5 [15]. В нашей работе равно одному периоду C/A-кода, т.е. 1 мс. Алгоритмы дискриминаторов представлены в табл. 2. Таблица 2 Алгоритмы дискриминаторов АПЧ и ФАП Цепь Алгоритм дискриминатора Цепь Алгоритм дискриминатора ФАП АПЧ , где Математическая модель системы слежения на основе фильтра Калмана. Обычная описанная выше система слежения не является устойчивой в динамических условиях и при малых отношениях сигнал/шум. Для обеспечения устойчивости предлагается дополнить ее этапом точного слежения на основе ФК, что позволит компенсировать недостатки обычного метода слежения в указанных условиях. Чтобы избежать инверсии битов данных в каждом цикле работы ФК этот этап следует начинать после успешной битовой синхронизации (определение границы бита данных). Более того, значения на выходе дискриминатора ФАП используются в качестве измерений на этапе коррекции ФК. Динамическую модель системы, используемую фильтром Калмана, можно описать следующим образом [15]: , , где - вектор состояния в момент ; - матрица эволюции системы; - нормальный случайный процесс с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей ; - вектор измерения в момент ; - матрица измерений; - белый гауссовский шум измерений с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей . В системе слежения на основе ФК динамическая модель системы описывается следующим образом: , . Здесь - фазовая погрешность; - сдвиг Доплера; - скорость изменения сдвига Доплера; - период одного цикла ФК; - выход дискриминатора ФАП. В предлагаемой системе нормальный случайный процесс включает в себя шумовое воздействие генератора тактовых импульсов приемника, с одной стороны, и динамическую ошибку, испытываемую GPS-приемником, с другой [15, 16]. Таким образом, ковариационная матрица описывается следующим образом: , где - спектральная плотность мощности процесса динамической ошибки в единицах ; - скорость света; и - спектральные плотности мощности шума и шума фазы несущей частоты соответственно; - рывок приемника. Значения и можно вычислить по формуле [16] (2) Здесь и представляют собой h-параметры тактовых импульсов приемника. Значения h-пара¬метров определяются типом генератора [16], а для используемого в приемниках СРНС управляемого термокомпенсированного генератора (TCXO) задаются как и . Ковариация шума измерений имеет вид [3] , где - тепловой шум; - шум колебания из-за неустойчивой синхронизации генератора тактовых импульсов приемника; - дисперсия Аллана генератора тактовых импульсов приемника; - шум динамической нагрузки в цепи ФАП из-за динамики, испытываемой GPS-приемником. Часто тепловой шум и рассматриваются как главные источники шума в системе ФАП, так как шумы из других источников могут быть незначительными. Тепловой шум имеет вид , где - полоса пропускания ФАП; - отношение мощности сигнала к спектральной мощности шума в полосе 1 Гц (размерность дБ-Гц). Шум динамической нагрузки 2-го порядка ФАП имеет вид [3] , где - максимум динамической нагрузки ( ). Следует отметить, что погрешности измерения и пороги слежения тесно связаны, так как в приемнике происходит срыв слежения в той ситуации, когда погрешность измерения превышает определенный порог. Этот порог сформулирован следующим образом [3]: . (3) Алгоритм слежения на основе ФК. Алгоритм слежения за несущей частотой с помощью ФК включает в себя следующие шаги: 1. Выполнение этапа грубого слежения за несущей волной обычным методом (см. рис. 1). На этом этапе параметры АПЧ и ФАП приведены в табл. 1, а алгоритмы дискриминаторов - в табл. 2. Следует отметить, что сам алгоритм слежения является итеративным процессом, период которого равен мс, поэтому в конце каждого цикла происходит обновление параметров слежения в зависимости от выражения (1). 2. Ожидание до момента , когда этап грубого слежения выполнит битовую синхронизацию. Поскольку один бит данных длится 20 мс (т.е. 20 циклов слежения), постольку битовая синхронизация успешна в том случак, когда в течение одного цикла слежения не происходит инверсия битов данных. Это зависит от мощности принятого сигнала и динамики GPS-приемника. Тем не менее в каждом цикле слежения проходит проверка битовой синхронизации. Метод расчета момента битовой синхронизации осуществляется вычислением разности между результатом корреляции в два последовательных момента: и . Если данная разность превышает определенный порог, то синхронизация считается успешной. Практически в неподвижном приемнике, когда C/N0 больше 40 дБ-Гц, битовая синхронизация начинается после 500 мс. 3. Переход на этап точного слежения за несущей частотой на основе ФК вместо грубого слежения. Этот этап предполагает выполнение следующих шагов: 1) Предсказание параметров ФК: , ковариационной матрицы ошибок состояния , и . 2) Оценка фазовой ошибки с использованием выхода дискриминатора ФАП. 3) Оценка коэффициента усиления ФК и корректировка предсказания вектора состояния: , и , с помощью итеративных уравнений ФК. 4) Изменение несущей частоты опорного генератора. Регулировка параметров ФК. Приведение ФК в исходное состояние в предложенной стратегии зависит от результатов грубого слежения. Таким образом, предсказанный вектор состояния может быть инициализирован следующим образом: , где получается из выражения (1). Поскольку начальная скорость изменения частоты Доплера неизвестна, постольку ее можно положить равной нулю. В методе слежения на основе ФК ковариационные матрицы шума процесса и измерения являются наиболее важными параметрами, определяющими производительность фильтра. В предлагаемом методе слежения матрица представляет собой неопределенность в динамике GPS-приемника, а матрица - неопределенность в дискриминаторе ФАП. Тем не менее два элемента и матрицы можно получить из (2). Поскольку отвечает за динамику приемника, то требуется предварительное знание динамики GPS-приемника. Например, при низких динамических условиях разумно полагать равным 0.05. Однако это значение является очень грубым и эмпирическим, поэтому его необходимо тщательно выбирать для различных динамических сценариев поведения приемника. Эксперименты и обсуждение полученных результатов Генерация, передача и прием GPS-сигналов были реализованы с использованием двух устройств программно-определяемой радиосистемы (ПОР). Первая ПОР - это модуль ADULM-PLUTO, который запрограммирован как 12-канальный имитатор сигналов GPS в диапазоне L1. Это позволяет определять сценарии поведения приемника, в том числе траектории, во всех требуемых динамических условиях. Вторая ПОР - модуль MSI.SDR Panadapter, который принимает GPS-сигналы от модуля ADULM-PLUTO непосредственно через коаксиальный кабель. Совокупность программно-аппаратного моделирования описывается следующими шагами: 1. Предлагаемая траектория приемника генерируется в MATLAB и записывается в текстовый файл. 2. Программная часть имитатора сигналов GPS реализуется на языке C++. Эта часть использует файл данных траектории и файл с эфемеридами для генерации модельного GPS-сигнала, который записывается в бинарном файле данных. 3. Аппаратная часть имитатора - модуль ADULM-PLUTO - использует файл данных моделированного GPS-сигнала для генерации радиочастотного сигнала и передачи его на частоте L1. 4. Аппаратная часть приемника GPS - модуль MSi.SDR Panadapter - получает GPS-сигнал от модуля ADULM-PLUTO с помощью программной платформы SDRuno, преобразует радиочастотный сигнал в основную полосу частот и выполняет дискретизацию. После этого сигнал записывается в файл данных с частотой дискретизации 3 МГц и разрядностью квантования 16 бит. 5. Программная часть GPS-приемника реализуется в MATLAB. Она использует для выполнения всех этапов обработки данных файл, записанный модулем MSi.SDR. Таким образом, обсуждаемые выше алгоритмы слежения реализуются в этой части приемника. Следует отметить, что программная часть GPS-приемника может использовать исходный файл данных модельного GPS-сигнала, полученного на шаге 2 (перед передачей файла в ADULM-PLUTO), для выполнения обработки данных. Стоит учитывать, что результаты слежения за сигналом из исходного файла данных в каждом сценарии считаются верными и служат эталоном при сравнении со всеми выполненными тестами, связанными с этим сценарием. Таблица 3 Результаты тестов слежения в неподвижном GPS-приемнике Тесты Условия тестов Результаты тестов Порог C/N0, дБ-Гц Шум , Гц , Гц Обычное слежение ФК Тест 1 Нет 4 15 35 28 Тест 2 5 32 26 Тест 3 Да 15 34 27 Тест 4 5 32 25 Сценарий неподвижного GPS-приемника в условиях слабого сигнала. Имитируется неподвижный GPS-приемник, имеющий координаты, например, широта - 56.465871, долгота - 84,955406 и высота - 200 м. При моделировании слабого сигнала задавались следующие условия. Вначале мощность всех спутниковых сигналов остается неизменной в течение 5 с, а затем начинает уменьшаться на 0.25 дБ/с. Дополнительно был реализован тест, в ходе которого к полученным данным добавлялся белый шум. Реализованы и протестированы по данному сценарию два алгоритма слежения. Например, был обработан сигнал от спутника № 6. Условия и результаты тестирования приведены в табл. 3. В тестах 1 и 2 алгоритмы тестируются с использованием различной полосы пропускания ФАП и без добавления АБГШ, а в тестах 3 и 4 был добавлен белый шум. В ходе процесса слежения в каждом алгоритме оценивается порог C/N0, ниже которого происходит срыв слежения. Каждые 400 мс оценивается C/N0 с применением метода отношения мощностей [17], используя сумму мощностей и на интервале 400 мс. Следует отметить, что битовая синхронизация необходима для оценки C/N0 в данном методе. На рис. 2, а показаны результаты тестов 1 и 2, в которых порог чувствительности слежения двух алгоритмов сравнивается путем оценки C/N0. Оценка значения отношения C/N0 в каждом алгоритме слежения сравнивается с истинным, которое получено из исходного сигнала, записанного в файле сценария. Отметим, что при уменьшении мощности принятого сигнала оценки C/N0 в алгоритме слежения на основе ФК ближе к истинным значениям, чем в обычном алгоритме, в котором расхождение с истинными больше, особенно после 35 с слежения. Сравнение результатов показало (рис. 2, а и табл. 3), что алгоритм на основе ФК работает лучше обычного и теряет битовую синхронизацию при C/N0 28 и 26 дБ-Гц (соответственно тест 1 и 2). Традиционный алгоритм работает хуже и теряет битовую синхронизацию при 35 и 32 дБ-Гц (тест 1 и 2 соответственно). На рис. 2, б представлены коррелированные сигналы в приведенных выше тестах с 45 по 46 с, когда отношение C/N0 равно 30 дБ-Гц. Следует отметить, что - это демодулированные биты навигационных данных. Как видно, полученные в методе слежения на основе ФК биты данных совпадают с истинными, а биты данных в обычной системе слежения выглядят как шум. Это указывает на то, что обычная система слежения теряет битовую синхронизацию и не может сохранить слежение. Полученные результаты показывают, что алгоритм слежения на основе ФК улучшает порог слежения примерно на 7 дБ по сравнению с обычным методом и сохраняет битовую синхронизацию при одной и той же полосе пропускания. Для проверки предложенного алгоритма слежения в условиях шума были проведены два дополнительных теста (3 и 4) при тех же условиях, но с добавлением АБГШ. Добавленная мощность белого шума в 10 раз превышает мощность сигнала, поэтому максимальное отношение C/N0 уменьшается примерно с 50 до 40 дБ-Гц. На рис. 3 показаны оценки C/N0 в тестах 3 и 4. Из сравнения результатов тестов 3 и 4 в соответствии с табл. 3 и рис. 3 следует, что алгоритм на основе ФК улучшает чувствительность слежения и теряет битовую синхронизацию примерно на 27 и 25 дБ-Гц соответственно. При этом обычный алгоритм работает хуже и теряет синхронизацию примерно на 34 и 32 дБ-Гц (соответственно тест 3 и 4). Таким образом, алгоритм на основе ФК улучшает порог слежения примерно на 7 дБ по сравнению с обычным алгоритмом. Полученные результаты аналогичны результатам тестов 1 и 2. Из этого следует, что алгоритм на основе ФК обладает высокой стабильностью в условиях шума благодаря характеристикам фильтра Калмана, который может оптимально отделять сигнал от шума Рис. 2. Результаты сценария неподвижного GPS-приемника в тестах 1 и 2: а - оценка отношения C/N0 двух алгоритмов слежения; б - коррелированные сигналы с 45 по 46 с, C/N0 = 30 дБ-Гц Рис. 3. Оценка C/N0 двух алгоритмов слежения в тестах 3 и 4 Сценарий подвижного GPS-приемника в различных динамических условиях со слабым сигналом. Для проверки работоспособности предложенного алгоритма в различных динамических условиях был разработан сценарий с единственной траекторией, включающей четыре динамических состояния с ускорениями 5 g, 10 g, 15 g и 20 g (рис. 4). Для имитации слабого сигнала сначала мощность всех моделируемых сигналов остается неизменной в течение 5 с, а затем начинает уменьшаться на 0.15 дБ/с. Следует отметить, что в этом режиме обычный алгоритм слежения нуждается в широкой полосе пропускания, чтобы сохранять слежение в данных динамических условиях. Таким образом, в этом тесте полоса пропускания была задана равной 25 Гц. При сравнении полученных результатов можно заметить, что два алгоритма могут сохранять слежение при ускорениях 5 g, 10 g и 15 g. Однако при ускорении 20 g только алгоритм на основе ФК может сохранить слежение. На рис. 5, а представлены коррелированные сигналы с 48 по 60 с, когда приемник ускоряется до 20 g. Из рисунка видно, что биты данных, полученные в методе слежения на основе ФК, совпадают с истинными, а в обычной системе - с 50 по 60 с выглядят как шум, т.е. приемник полностью теряет битовую синхронизацию и срывает слежение за сигналом. Это указывает на то, что обычная система слежения теряет свою работоспособность при ускорении 20 g. На рис. 5, б представлены сигналы на выходе дискриминатора ФАП при выполнении обычного и предложенного алгоритмов слежения. На рисунке также приведен истинный результат, полученный при выполнении слежения за оригинальным записанным в исходном файле сигналом. Результаты показывают, что с увеличением ускорения наблюдается увеличение ошибки фазы на выходе дискриминатора ФАП в зоне его линейной работы, т.е. [-90, +90]. Это объясняется с тем, что с увеличением ускорения растет и скорость изменения частоты Доплера, следовательно, и ошибки фаз между входящим и опорным сигналами на выходе дискриминатора ФАП. Другим эффектом, который увеличивает фазовые погрешности, является прием слабых сигналов. В этом тесте мощность принятого сигнала уменьшается примено на 6 дБ (в 4 раза по мощности) в течение 50 с слежения, что приводит к уменьшению отношения C/N0 примерно на 6 дБ. Рис. 4. Сценарий движения Рис. 5. Результаты сценария движения: а - коррелированные сигналы Ip; б - сигналы на выходе дискриминатора ФАП Из рис. 5, б видно, что в обычном методе слежения ошибки фазы на выходе дискриминатора ФАП с 50 по 60 с достигают максимальных значений зоны работы дискриминатора, т.е. 90. Это свидетельствует о том, что они превышают порог слежения, показанный в выражении (3), т.е. приемник срывает слежение. Наоборот, в методе слежения на основе ФК ошибки остаются в пределах зоны линейной работы дискриминатора, устраняя фазовые ошибки, вызванные динамикой приемника и снижением отношения C/N0 до 6 дБ. В тесте также оценивается чувствительность слежения двух алгоритмов путем сравнения C/N0. На рис. 6, а и б представлены оценки сдвига Доплера и C/N0 двух алгоритмов. При сравнении можно видеть, что после 50 с слежения, когда ускорение возрастает до 20 g, полученное от обычного алгоритма отношение C/N0 сразу же уменьшаться с 31 до 17 дБ-Гц, что и приводит к неправильной оценке частоты Доплера. В то же время алгоритм слежения на основе ФК продолжает корректно оценивать C/N0 и частоту Доплера до конца теста. Более того, точность измерения частоты Доплера в обычном алгоритме составляет около ±30 Гц, а в алгоритме на основе ФК ±5 Гц. Это происходит благодаря возможностям фильтра Калмана повышать точность оценок параметров. Скорость изменения частоты Доплера пропорциональна ускорению, но математическая модель обычной системы слежения не позволяет оценить этот параметр в отличие от метода слежения на основе ФК, в котором данный параметр является третьим элементом вектора состояния. На рис. 6, в показана оценка скорости изменения частоты Доплера. Рис. 6. Результаты сценария движения: а - оценка сдвига Доплера двух алгоритмов; б - оценка C/N0 двух алгоритмов; в - оценка скорости изменения частоты Доплера на основе ФК Заключение Предложен новый подход в создании систем автоматизированного позиционирования средств поиска инженерной разведки и навигации на основе методологии слежения за GPS-сигналами. Проанализирована традиционная методология слежения и предлагается более эффективная на основе модификации фильтра Калмана для сред с малым отношением сигнал/шум и с высокой динамикой потребителя. Проведенный сравнительный анализ методов слежения с числовой обработкой показал, что предложенная методика слежения на основе модификации фильтра Калмана улучшает характеристики слежения на 7 дБ и предотвращает потерю битовой синхронизации при одновременном повышении точности измерений частоты Доплера в динамических условиях работы. Таким образом, предложен новый подход в создании систем автоматизированного позиционирования приборов инженерной разведки в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов GPS-сигналов. Новый подход базируется на ряде полученных результатов: 1. Предложенный алгоритм слежения на основе ФК позволяет увеличить чувствительность слежения на 7 дБ и преодолеть утрату синхронизации в стационарном GPS-приемнике, что особенно важно при работе со слабыми GPS-сигналами в шумных средах. 2. Разработанный алгоритм позволяет в автоматическом режиме регулировать коэффициент усилия ФК, что необходимо для адаптации GPS-приемника к сложным условиям работы. 3. Показано, что в динамических условиях со слабыми сигналами Доплеровский сдвиг частоты, взятый на выходе ФК, имеет лучшую динамическую характеристику по сравнению с рассчитанной по традиционному алгоритму слежения характеристикой. 4. Предложенный алгоритм слежения улучшает производительность GPS-приемника в целом, что особенно важно для позиционирования объектов в инженерной разведке и в навигации.

Ключевые слова

инженерная разведка, позиционирование, GPS, среды с высоким уровнем шума

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Кануж Мотаям МохамадНациональный исследовательский Томский государственный университетаспирант НИ ТГУmotayamkanouj84@stud.tsu.ru
Клоков Андрей ВладимировичНациональный исследовательский Томский государственный университетк.ф.-м.н., доцент НИ ТГУ701-kav@mail.tsu.ru
Парватов Георгий НиколаевичНациональный исследовательский Томский государственный университетд.ф.-м.н., cт. науч. сотр. СФТИ ТГУgeorgpa@yandex.ru
Потекаев Александр ИвановичНациональный исследовательский Томский государственный университетд.ф.-м.н., профессор, профессор НИ ТГУkanc@spti.tsu.ru
Всего: 4

Ссылки

Перов А.И., Харисов В.Н. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. - М.: Радиотехника, 2010. - 800 с.
Шаврин В.В. Синтез и исследование алгоритмов фильтрации радионавигационных параметров сигналов СРНС в системе навигации космического аппарата на геостационарной и высокоэллиптической орбитах: дис. … канд. тех. наук. - Томск, 2019. - 192 с.
Understanding GPS: Principles and Applications. - 2nd ed. /eds. E.D. Kaplan and C.G. Hegarty. - London: Artech House, 2006. - 703 p.
Curran J.T., Lachapelle G., and Murphy C.C. // IEEE Trans. Aerospace and Electron. Systems. - 2012. - V. 48. - No. 1. - P. 850-868.
Ward P.W. // Proc. of ION GPS 1998. - Nashville, TN, USA, 1998. - P. 783-795.
Niu X., Li B., Ziedan N., et al. // GPS Solutions. - 2017. - V. 21. - P. 123-135.
Мухин К.А., Кукушкин Д.С. // Вестник ЯрГУ. Сер. естественные и технические науки. - 2014. - № 2. - С. 55-61.
Шаталов Р.Н., Апальков В.В. // Наука молодых - будущее России. - Курск, 2016. - С. 326-330.
Шаврин В.В., Тисленко В.И., Лебедев В.Ю. и др. // Гироскопия и навигация. - 2016. - № 3 (94). - С. 26-37.
Psiaki M.L., Jung H. // Proc. of the ION GPS 2002, Institute of Navigation. - Portland, OR, USA, 2002. - P. 2539-2553.
Won J.H., Dotterbock D., and Eissfeller B. // Navigation. - 2010. - V. 57. - No. 3. - P. 85-199.
Salem D.R., O’Driscoll C., and Lachapelle G. // GPS Solutions. - 2011. - V. 16. - P. 197-207.
O’Driscoll C., Petovello M.G., and Lachapelle G. // GPS Solutions. - 2011. - V. 15. - P. 345- 356.
Zhang H., Xu L., Yan B., et al. // Sensors. - 2017. - V. 17. - P. 1468.
Yang R., Ling K., Poh E., and Morton Y. // IEEE Trans. Aerospace and Electron. Systems. - 2017. - V. 53. - No. 4. - P. 1781-1797.
Introduction to random signals and applied Kalman filtering. - 4th ed / eds. R.G. Brown and P.Y.C. Hwang. - Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, 2012. - 383 p.
Sharawi M.S., Akos D.M., and Aloi D.N. // IEEE Trans. Aerospace and Electron. Systems. - 2007. - V. 43. - No. 1. - P. 227-238.
 Новый подход в создании GPS-системы позиционирования в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов | Известия вузов. Физика. 2021. № 1. DOI: 10.17223/00213411/64/1/134

Новый подход в создании GPS-системы позиционирования в динамических условиях приема с высоким уровнем шумов | Известия вузов. Физика. 2021. № 1. DOI: 10.17223/00213411/64/1/134