无人机集群组网高精度测距技术研究.pdf
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1、第 44 卷第 5 期2023 年 9 月Vol.44,No.5Sept.2023遥 测 遥 控Journal of Telemetry,Tracking and CommandWebsite:无人机集群组网高精度测距技术研究尤星语1,2,闫朝星2,付林罡2,李世宝1(1 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院 青岛 266580;2 北京遥测技术研究所 北京 100076)摘要:针对无人机组网系统机间测距精度受限于时域采样周期时延估计的问题,本文提出一种联合正交频分复用(OFDM)前导序列和导频序列进行高精度测距估计的方法,利用最大似然估计和双向测距法将参与计算的序列测距估计结果按比例进行加
2、权平均。同时,仿真分析了联合测距估计方法性能。结果表明:联合估计方法的前导与导频序列差分自相关间隔长度取典型值时测距精度能达到0.1 m以下,可在较低信噪比下实现厘米级测距精度,提升了集群组网测距的稳定性。关键词:OFDM;测距;数据联合;时延估计中图分类号:TN929.5;V279 文献标志码:A 文章编号:2095-1000(2023)05-0059-05DOI:10.12347/j.ycyk.20230504001引用格式:尤星语,闫朝星,付林罡,等.无人机集群组网高精度测距技术研究 J.遥测遥控,2023,44(5):5963.Study on highly precise rangi
3、ng method in UAV cluster network systemYOU Xingyu1,2,YAN Chaoxing2,FU Lingang2,LI Shibao1(1.College of Oceanography and Space Informatics,China University of Petroleum,Qingdao 266580,China;2.Beijing Research Institute of Telemetry,Beijing 100076,China)Abstract:Aiming at the problem that the accuracy
4、 of ranging within UAV cluster networking system is limited by the time delay estimation of sampling period in time domain,this paper proposes a method of high precision ranging estimation by combining OFDM preamble sequence and pilot sequence.The maximum likelihood estimation and two-way ranging me
5、thod are used to carry out weighted average of the estimated results of the sequence ranging.At the same time,the performance of joint ranging estimation method is analyzed by simulation.The simulation results show that the ranging accuracy of the joint estimation method can reach below 0.1 m when t
6、he typical values of the difference autocorrelation interval length of the preamble and pilot sequences are taken,and the centimeter-level ranging accuracy can be achieved at a low signal-to-noise ratio,which improves the stability of the ranging of the UAV cluster network.Keywords:OFDM;Ranging;Data
7、 joint;Time delay estimationCitation:YOU Xingyu,YAN Chaoxing,FU Lingang,et al.Study on highly precise ranging method in UAV cluster network systemJ.Journal of Telemetry,Tracking and Command,2023,44(5):5963.引 言无人集群协同任务以高机动、低成本等优势使其在军用和民用领域获得广泛关注1。集群节点间 高 精 度 测 距 采 用 正 交 频 分 复 用(Orthogonal Frequency-D
8、ivision Multiplexing,OFDM)信号时频估计方法,具有抗多径和窄带噪声的良好特性2。组网数据链的无线电测距技术能够在导航拒止环境下为网内成员提供测距结果以辅助完成组网定位,有效提高了网络的鲁棒性,其中采用 OFDM信号的组网系统中,通过估计信号的时延相位信息获取测距值调整3,包含整数倍采样和小数倍采样率相位偏移估计,分别在时域和频域估计参数获得测距值。文献4设计OFDM信号和导航信号的通导融合定位方案,通导融合体制测距精度可达0.9 m5,6。文献7与文献8都利用了迭代的思想来提高测距精度,文献9将神经网络引入测距估计领域;文献10通过每次迭代增大用于估计的连收稿日期:20
9、23-05-04 修回日期:2023-06-26第 44 卷第 5 期尤星语等,无人机集群组网高精度测距技术研究续自载波采样点数来逼近真实距离;文献11利用最佳轨迹匹配相位噪声补偿算法降低相位噪声对测距的影响,通过比较分段后系统相位噪声和参考码本对比得到最近似相位噪声估计,但是最终的测距精度受到相位噪声轨迹量化数量和采样点分段数量的限制,且算法复杂度高,工程实现难度大;文献12从速度和距离两个维度,利用LSW将二维问题转化成一维问题求解最优距离估计,速度传感器的误差会对最终测距结果造成影响。本文面向无人机集群组网系统高精度测距需求,提出一种联合OFDM前导与导频序列的时频二维加权测距方法,仿真
10、表明该方法可有效提升测距精度。1OFDM系统测距OFDM 组网系统中经过 Ns点的快速逆傅里叶变换IFFT将已调信号映射到基带各子载波上,得到采样后的时域信号,在发端OFDM等效基带信号可以表示为x(n)=k=1NsXkej2kDfnTsn=-cp01Ns-1(1)式中,cp为OFDM符号循环前缀长度,Xk为第k路子载波上的调制数据,Ns为系统子载波总数,f为子载波间隔,Ts为采样周期。经由高斯多径信道在接收端的等效基带信号r(n)分别表示为r(n)=l=0L-1h(l)y(n-l)+w(n),y(n)=x(n)ej2fcnTs(2)其中,h(l)为信道脉冲响应,L为信道多径数,为传输时延,w
11、(n)平均值为0,方差为2的复加性高斯白噪声。系统 OFDM 传输帧共包含 12 个 OFDM 符号,其中每帧第一个符号为前导符号。前导符号有效子载波中,偶数子载波填0,奇数子载波填入具有良好相关特性的M序列。除前导外的其他符号采用梳状导频结构,在不携带导频的子载波上传输数据,导频序列占用的通信资源相对于系统通信总开销的比例可通过调节梳状导频的间隔来改变。集群组网采用动态时分多址(TDMA)方式,网内节点按照自身节点号占用相应时隙,并在自身时隙内完成收发切换,节点间测距可通过双向飞行时间 TW-TOF(Two-way Time of Flight)实现,信号在收发终端之间往返传播,通过计算收发
12、时间差得到两节点间距离1,组网时隙结构以及OFDM系统帧结构如图1所示,图中一组线形相同的往返箭头代表一次测距信号握手。两个节点传输测距申请信号时,节点A信息帧在TA0时刻发出,在TB1时刻到达节点B,节点B经过解调,填充自身数据信息以及组帧调制后在TB2时刻发出信息帧,节点A在TA3时刻收到节点B的回传信息,此时测距结果可以表达为d=cT2=c()TA3-TA0-()TB2-TB12(3)式中,c 为光速,取值为 3108 m/s,T的上标AB分别代表节点 A 和节点 B 的独立参考时钟域。对于OFDM组网信号,上式传输时延倍数由整数时延倍数i和小数时延倍数f=-i组成,整数倍时延可通过检测
13、本地信号和接收信号的相关峰得到,而小数倍采样率时延的精确估计是高精度测距性能的关键。前导序列作为一个完整的 OFDM 符号,占用的有效子载波数较多;梳状导频结构特性可将f系数进行可调倍数放大。故联合两种不同结构的数据可提高系统测距精度。2联合OFDM前导与导频的测距方法OFDM频域信号小数倍时延倍数f的估计方法是计算每符号时延量的最大似然(ML)估计,并将估计结果依据OFDM帧结构中前导与导频序列符号数量关系进行加权得到最终联合估计结果。在接收端经过信道均衡并补偿整数倍时延iTs后,整帧基带信号s可以表示为图1组网时隙及OFDM系统帧结构示意图Fig.1Structures of UAV Ne
14、twork time slot and OFDM frame602023 年 9 月遥 测 遥 控s=x1x2xNn+V=n=1Ns()k=1Nsckej2kDf(1n+f)Tsn=1Ns()k=1Nsckej2kDf(Nnn+f)Ts+V (4)式中,x1x2.xNn表示含有小数倍时延信息的OFDM符号集合,其中,Nn表示一帧中包含的符号总数,n表示采样点数,采样周期 Ts=T/Ns,T表示 OFDM 符号周期,Ns表示自载波总数,ck表示QPSK调制信号,V 表示复高斯白噪声向量,V=v1,v2,vNn。包含小数倍时延信息的OFDM采样信号在消除调制信息后表示为 z(n),n=0,1,Ns
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