信标网络与非信标网络的优缺点

2024-04-11

信标网络与非信标网络的优缺点（共5篇）

篇1：信标网络与非信标网络的优缺点

信标网络和非信标网络

一、信标网络

1、特点

在信标网络中，中央站点周期性的发送信标。

信标对信道的使用时隙进行了分配，不同的数据传输必须根据相应的规则，在相应的时隙内进行。

2、信标

信标携带了时隙分配信息、网络管理和维护信息以及用于特定目的的管理消息。

时隙分配是指对信标周期进行分割使用，不同的时隙段用于传输不同的信息。如：信标时隙、CSMA时隙、TDMA时隙、绑定CSMA时隙、网络休眠时隙等等。

3、网络时间同步

由于有了周期性的信标，因此整个网络的所有节点都能够实现网络时间同步。

4、信道规划

由于信标携带了时隙分配信息，对于信道进行合理的规划使用。

信标时隙：用于传送信标帧

CSMA时隙：所有业务都可以在此时隙采用冲突避让机制进行数据传输

TDMA时隙：指定站点传输特定业务

绑定CSMA时隙：特定业务采用冲突避让机制进行数据传输

网络休眠时隙：整个网络进入休眠状态

另：如果以上时隙不必要时，可以关闭该时隙。站点有不需要的时隙内，可以进入低功耗状态。

5、组网和网络维护

由于信标携带了网络管理和维护信息，且信标是周期性发送，因此网络状态信息(组网是否完成)能够通过信标，实时传送给各个站点。如果处于组网未完成的状态，配合入网相关指令完成组网。

由于信标携带了网络管理和维护信息，且信标是周期性发送，因此各站点能通过接收信标的情况来维护其在网络情况(入网、离线、未入网)，以便于各站点进行网络维护。如果出现未入网的情况，可以再次申请入网。

6、通信成功率

由于信标是周期性发送，因此可以通过计算在一段时间内接收到的信标情况来计算通信成功率。当通信成功率低于一定的水平时，站点可能申请变更代理站点，来提高通信成功率。

二、非信标网络

1、特点

在非信标网络中，不对信道进行时隙分配，网络中所有站点都可以随时占用信道进

行数据传输。但在抢占信道时，使用了冲突避让机制，尽量避免了发送冲突。

2、信标

无信标

3、网络时间同步

由于没有周期性的报文，因此整个网络的所有节点无法实现较为精确的网络时间同步。如果用周期性发送报文来实现网络时间同步时，由于采用冲突避让机制，也可能无法实现较为精确的网络时间同步。

4、信道规划

信道的所有时隙分配为CSMA时隙

CSMA时隙：所有业务都可以在此时隙采用冲突避让机制进行数据传输所有站点都必须处于信道监听状态。

5、组网和网络维护

组网时，能够通过组网指令实现组网。

维护时，只有在无法通信成功时，才会进行网络维护。网络维护存在滞后情况。

6、通信成功率

通信成功率只能通过业务传输情况来计算。实法根据网络的实际情况，变更代理节点，提高业务能通信成功率。

三、信标网络与非信标网络的优缺点

1、信标网络

优点：

1）能够实现较精确的网络时间同步

2）对于信道进行合理的规划使用，降低站点的功耗

3）能够实时的进行网络维护，保证通信的成功率

缺点：

1）必须周期性的信标，占用一定的信道时间 2）所有业务必须根据信标分配时隙使用信道

2、非信标网络

优点：

1）没有周期性的信标，不必占用的信道时间

2）所有业务随时都可以通过冲突避让规则抢占信道缺点：

1）无法实现高精确的网络时间同步

2）所有站点都必须处于监听状态，站点的功耗较高 3）不能实时的进行网络维护

篇2：信标网络与非信标网络的优缺点

1 高频输出网络形式选择

NDB输出网络要求既是谐振于工作频率的谐振回路, 又是功率放大器与天线馈线间的阻抗匹配器, 同时也是一个高次谐波滤波器。功率放大器的输出网络常用的有L、Π和T型网络以及互感耦合双调谐回路等4种基本形式。输出网络组成形式的选取与功率放大器的电路形式和发射机的杂波抑制要求有关。NDB的功率放大器电路采用全固态H桥式放大电路, 输出功率为200 W, 输出阻抗为100Ω, 而NDB的输出阻抗为50Ω。另外由于功率放大器工作于开关状态, 其输出含有丰富的奇次谐波。因此, 为了使设计出的输出网络满足NDB技术条件的要求, 在综合考虑必要的滤波度和阻抗匹配后, 输出网络选取如图1形式 (L和Π型组合形式) 。

L1及C1的一部分组成一个L型网络, 将功率放大器输出的较低阻抗 (100Ω) 变换到合适的数值之后, 再连接L2、C2、C1的一部分组成一个Π型网络, 完成谐波滤波和阻抗匹配功能。

2 高频输出网络的计算

在计算网络元件之前, 先介绍L型网络, 如图2所示。电路中Roe为功放所要求的负载电阻, RL为外接负载电阻, 由LC组成L型网络来实现阻抗匹配。该L型网络利用C和RL并联电路等效为串联电路, 把RL变换至等于Roe, 然后用异号的电抗与等效的串联电抗谐振, 抵消电抗分量, 使得呈现纯阻性负载Roe。L型网络具体计算公式如下:

串联电抗XL=Qe Roe (1)

并联电抗Xc=RL/Qe (2)

品质因数Qe的值完全由RL和Roe的比值所决定, 不能根据其他电气性能的要求加以确定, 它的取值大小将影响到网络的效率、滤波度和带宽。Qe高可以有大的滤波度, 但网络效率低、带宽窄。反之, 网络效率高、带宽宽, 但滤波度小。在实际应用中Qe的取值需兼顾网络效率和滤波度。

为了方便计算, 把输出网络分解为3个L型网络, 如图3所示, 其中C1分解为C1a和C1b, L2分解为L2 a和L2b, RL1和RL2为假想电阻。

已知NDB的工作频率为190～1 750 k Hz, 功率放大器输出的阻抗Roe=100Ω, 负载RL=50Ω。

令第一节的品质因数Q1为5, 依据公式 (3) 得:

为了降低谐波输出, 取第二节品质因数Q2为8, 依据公式 (3) 得:

2.1 网络元件值计算

2.1.1电感L1

依据公式 (1) 得XL1=Q1Roe=5×100=500Ω。

2.1.2电容C1

由图3可知XC1=XC1a×XC1b/ (XC1a+XC1b)

依据公式 (2) 得XC1a=RL1/Q1=2 600/5=520Ω, XC1b=RL1/Q2=2 600/8=325Ω

从而得XC1=325×520/ (325+520) =200Ω

2.1.3电感L2

由图3可知XL2=XL2a+XL2b

依据公式 (1) 得XL2a=Q2RL1/ (1+Q22) =8×2 600/65=320Ω, XL2b=Q3RL2=0.5×40=20Ω

从而得XL2=XL2a+XL2b=320+20=340Ω

2.1.4电容C2

依据公式 (2) 得XC2=RL/Q3=50/0.5=100Ω

2.1.5 负载变化时元件值

当馈线行波系数为0.7时, 驻波比ρ=1.43, 负载阻抗变化为:

为使槽路元件留有足够的余量, 使负载阻抗在72Ω或35Ω时仍能满足匹配要求, 故有必要计算出在K=0.7时的网路元件值。

(1) 当RL=35Ω时:

依据公式 (1) 、 (2) 可计算得XL2b=14Ω, XC2=70Ω

RL1=2.6 kΩ, 可得Q2=9.6, 从而可计算得:XC1b=271Ω, XL2a=269Ω, XC1=178Ω, XL2=283Ω。因此从XC1、XC 2、XL 2可导出:

(2) 当RL=72Ω时:

依据公式 (1) 、 (2) 可计算得XL2b=29Ω, XC2=144Ω

RL1=2.6 kΩ, 可得Q2=6.6, 从而可计算得:XC1b=394Ω, XL2a=382Ω, XC1=224Ω, XL2=411Ω。因此从XC1、XC2、XL2可导出:

综合上述计算, 网络元件取值为:

2.2 网络元件的耐压及无功功率

图4是输出网络阻抗等效图, 考虑到输出功率的余量, 输出功率按220 W (增加10%) 计算, 那么在50Ω负载上得到的功率和电压有效值分别为:

由上述计算可得各元件上的电压电流有效值以及无功功率如下:

2.3 元器件的选择

组成输出网络的电感线圈和电容器的Q值对输出网络工作稳定性有影响, 输出网络的空载Q值就是由这2种元件的Q值决定, 并取决于Q值低的那个元件。另外, 元器件之间的接触是否良好, 也影响输出网络的空载Q值。输出网络的空载Q值越低, 输出网络并联谐振时的等效电阻就越小, 消耗的功率也越大, 这样将导致元器件发热, 使得元器件的温度上升, 而温升将使元器件的参数值发生变化, 会造成输出网络失谐, 从而引起功率场效应管的工作电流增大, 严重影响功率放大器的正常工作, 造成发射机工作的不稳定。因此, 必须选择Q值合适的元器件, 并保证元器件间的连接可靠、接触良好。在本例设计中, 电感线圈使用自制电感, 采用多股丝包线在聚四氟乙烯材料制作骨架上绕制而成, 具有高Q值、损耗小特点。输出网络的电容采用云母电容器, 它具有高频损耗小、容值稳定等特点, 能够通过大电流和承受高电压。元器件间的连接线采用紫铜镀银线, 减小接线电阻。经实际测量, 输出网络的电感和电容的发热量很小。

3 结语

本文介绍的输出网络在设计上考虑NDB的特点, 选择高频特性好、质量稳定的元器件, 保证了电路性能和可靠性。经实际测量, 该电路的输出谐波抑制达到60 d B。该输出网络设计在保证达到技术指标的前提下, 简化了电路, 减小了体积, 从而提高了设备的可靠性。

参考文献

[1]吴德伟主编.航空无线电导航系统[M].电子工业出版社, 2010

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[3]雷启云.PDM全固态中波发射机输出网络的原理与调试[J].西部广播电视, 2005 (7)

篇3：信标网络与非信标网络的优缺点

无线传感器网络 ( Wireless Sensor Networks, WSN) 是由部署在监测区域内的大量廉价微型传感器节点通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统［1］。节点定位是传感器网络的五大应用支撑技术之一, 为用户提供基本的应用支持, 因此, 研究节点自定位算法在无线传感器网络中意义重大［2，3］。

根据算法是否需要测距设备, 定位算法可以分为基于测距 ( Range-Based) 和基于非测距 ( Range- Free) 两大类［4］。Range-Based通过测量节点间点到点的距离或角度信息, 使用三角测量法、三边测量法或最大似然估计法计算节点坐标, 精度较高; 而Range-Free只要通过网络连通性就能完成定位工作, 无需依靠测距设备, 降低了对节点硬件的要求, 相对Range-Based方法精度不高。常用的Range- Free算法主要有质心算法［5］、DV-Hop算法［6］、 Amorphous算法、APIT算法［7］和Grid Scan［11］等。从是否需要全局统筹计算, 定位算法可以分为集中式和分布式2 种。典型的集中式算法有: Convex Po- sition、MDS-MAP算法［8，9］、APIT算法等。典型的分布式定位算法有质心算法、Bounding Box［10］、Grid Scan［11］和DV-Hop等。

APIT是节点定位技术中应用比较成熟的技术之一, 相对于其他Range - Free定位算法, APIT方法具有较高的定位精度以及比较小的通信开销。在APIT测试过程中, 邻居节点密度低导致OutToIn错误的可能发生, 边界效应导致IntoOut错误可能发生, 最终影响算法的定位精度。因此, 要APIT达到一定的定位精度, 必须有较高的锚节点密度, 而锚节点大量部署花费很大成本。针对以上问题, 本文提出了基于移动信标的网格扫描定位算法 ( MBGS) , 相比于Bounding Box、质心定位算法以及Grid Scan, 该方法具有较好的定位精度, 且增加的部署成本也不大。

1 网格扫描定位算法

算法分3 个阶段: 在第一阶段, 锚节点周期性的广播自己的位置信息, 网络中所有的普通节点与邻居节点相互交换接收到的锚节点的位置信息和信号强度, 获得连通性约束; 在第二阶段, 划分网格, 计算所有属于某普通节点周围一跳锚节点的网格点; 在第三阶段, 交集中的网格点求质心即为普通节点的估计坐标值。

假定网格扫描定位算法可能区域 ( Estimative Rectangle, ER) 的长度等于L × S, ER的宽度等于W × S, 网格单位长度等于S, 如图1 所示。普通节点的ER可以看成网格集合G = { G1, G2, …, Gn} , n为L × W。每个网格分配一个初始值0, Ci代表网格Gi的中心。网格值代表普通节点一跳范围内的锚节点通信区域覆盖普通节点的重叠的网格数量。普通节点通信范围内网格值最大的网格集合就是普通节点的可能区域。

网格扫描算法示例如图1 所示。首先, ER被分成更小的网格, 每个网格的初始值设置为0。最后, 通过判断普通节点N一跳范围内锚节点A1、A2和A3通信范围内覆盖普通节点N的重叠网格, 得到每个网格的值。网格最大的网格值表示3 个锚节点A1、A2和A3的通信区域全覆盖了该网格。普通节点的可能区域即在这些交叠网格上。

假设已经得到网格值最大的k个网格。普通节点N坐标位置估计可以设为这k个网格的中心坐标。把k个网格中心的x坐标相并, 且取平均值作为普通节点的x坐标位置的估计。使用同样的方法, 可以得到y坐标位置的估计。在图2 中, N' 是普通节点N的估计位置。减少网格的大小可能减少粒度造成的位置错误, 但是它增加了计算负荷, 所以实际应用中视情况而定。

2 基于移动信标的网格扫描定位算法

基于移动信标节点的网格扫描定位算法 ( MBGS) 主要通过引入一个移动信标节点巡航整个传感器网络, 产生大量的虚拟信标, 提高网络信标覆盖率。当信标在网络中移动时, 它不断向周围发送自身位置信息。普通节点接收到这些信标信息, 它将获得一个新的几何约束来更新自己的可能区域。

图3 ( a) 中, 矩形abcd为普通节点N在前一时刻的ER, 如果节点N在下一时刻又接收到新的移动信标位置信息 ( xi, yi) , 此时节点N将被限制在以 ( xi, yi) 为中心、边长为2R的矩形区域和原ER区域abcd的重叠区域内, 图中的阴影部分成为新ER区域。由于信标不断移动并发送自身信息, 普通节点利用这些信标信息减小其ER区域, 因此可以不断提高普通节点的定位精度。

对于依赖于移动信标的定位应用中, 找到一条最优的移动路径对提高定位性能有很大帮助, 采用网格扫描 ( scan) 移动模型［12］, 如图3 ( b) 所示, 移动信标的运动路径基本能够保障在最短时间里走完传感区域。

算法1 MBGS算法伪代码

3 性能仿真

利用MATLAB 7. 8 对所提出的MBGS算法进行仿真评价。

3. 1 仿真环境与参数选择

无线信号传播路径损耗模型, 假定普通节点有RSSI测距能力, 其理论路径损耗函数如下:

式中, PＲ ( d) 表示接收信号强度; PT表示发射信号功率; PL ( do) 表示参考节点do的路径损失, 以dB为单位; η 是耗散系数 ( 又名信号传播常数) , 用于指示耗散随路径增加的速率, 通常取值为2 ~ 4; Xσ是随机环境噪声, 遵循X ~ N ( 0, σ2) 。

仿真环境区域为100 m* 100 m的矩形区域, 随机生成区域内所有节点, 随机选取信标节点, 实验的参数取值如表1 所示。

3. 2 仿真分析

以下实验都是随机部署在100 m × 100 m的矩形区域, 为保证数据的可靠性, 每个实验都进行100 次取平均值进行分析。

将在不同锚节点比例、不同总节点个数的条件下对比Bounding Box算法、质心算法、网格扫描算法 ( Grid Scan) 和MBGS算法。

归一化平均定位误差error。归一化平均定位误差error:

式中, K为仿真次数, Un为普通节点的总数, R为节点的通信半径。

3. 2. 1 实验一: 不同锚节点比例的情况

假定普通节点和锚节点的通信半径相同, 移动信标的通信半径为20 m, 初始速度大小为20 m/s, 广播周期为1 s, 按照如图3 ( b) 所示移动路径移动, 假定整个过程恒速。仿真平台场景中部署100 个节点, 在比例为0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35 和0.40 等不同AP下, 节点归一化平均定位误差对比如图4 所示。

从图4 中4 条曲线的走势可知, 4 种定位算法的归一化平均定位误差都随着锚节点比例的增加而减小, 最后趋于平稳状态; MBGS算法从锚节点为0. 1 ~ 0. 4, 归一化平均误差就保持在一直保持在0. 20 ~ 0. 23 之间, 相比Bounding Box算法、质心算法和网格扫描算法 ( Grid Scan) 有明显的改进, 并且算法在不同锚节点比例下性能稳定。

3. 2. 2 实验二: 不同总节点的情况

移动信标的移动参数跟实验一相同。仿真平台场景中保持AP为10% 下, 向区域内部署100、150、 200、250、300、350 和400 个总节点, 节点归一化平均定位误差对比如图5 所示。

由图5 结果可知, 4 种定位算法的归一化平均定位误差都随着总节点个数增加而减小, 性能更好, 但到一定程度趋于稳定。这是由于在传感区域不变的情况下, 节点总数增加使得网络的平均网络连通度增大, 即节点密度增大, 定位精度相应提高了, 但到一定节点密度, 精度不再提高, 相对于其他算法性能突出。以上可知改进算法在不同总节点个数下, 定位精度较高且性能稳定。

4 结束语

针对网格扫描定位算法对节点密度, 网络拓扑严重依赖的问题, 提出了一种基于移动信标的网格扫描定位算法。仿真结果表明, 与Bounding Box、质心定位算法以及传统的网格扫描定位算法相比, MBGS定位方法具有更高的定位精度, 算法性能更加稳定。但是在需要快速定位的传感网络, 依赖移动信标的辅助定位算法就不能胜任了, 所以怎样既提高定位精度也能跟上一般的执行速度将是下一步的研究工作。

摘要：节点定位是传感网络最基本的技术之一, 对此提出一种基于移动信标的网格扫描定位算法 (Mobile Beacon Grid-Scan, MBGS) 。该算法在网格扫描定位算法基础上, 利用一个移动信标巡航整个传感区域, 产生大量的虚拟信标, 提高网络信标覆盖率, 然后普通节点利用这些信标信息减小其可能区域 (Estimative Rectangle, ER) , 并把新可能区域网格坐标质心作为其最新估计坐标。仿真结果表明, 与Bounding Box、质心定位算法以及传统的网格扫描定位算法相比, MBGS定位方法的定位精度更高, 算法性能更加稳定。

关键词：无线传感器网络,网格扫描,定位,移动信标

参考文献

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[5]刘锋, 章登义.基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法[J].计算机科学, 2012, 39 (B06) :96-98.

[6]肖丽萍, 刘晓红.一种基于跳数修正的DV-Hop定位算法[J].传感技术学报, 2012, 25 (12) :1726-1730.

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[8]马震, 刘云, 沈波.分布式无线传感器网络定位算法MDS-MAP (D) [J].通信学报, 2008, 29 (6) :57-62.

[9]屈剑锋, 郭茂耘.一种基于锚节点分簇的传感器网络节点定位方法[J].计算机应用研究, 2011, 28 (09) :3470-3473.

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篇4：信标网络与非信标网络的优缺点

关键词：多普勒敏感天波超视距雷达,电离层模型,坐标转换,目标跟踪

天波OTHR利用电离层反射电磁波来探测超远距离的目标,电离层结构复杂、状态多变的特性导致跟踪效果很大程度上依赖于对电离层高度的探测精度。因电离层的分层特性,雷达所探测的同一个目标会产生多个目标回波信号,同时,信号采集是在雷达坐标中完成,而目标航迹显示于大地坐标系,因此将涉及到坐标转换,电离层高度随机变化的特性又将增大转换误差。

一般的跟踪方法是考虑电离层为E、F两层结构,根据经验假设出其虚高,然后选择合适的跟踪算法进行跟踪,如D. J. Percival等提出的多径航迹融合算法[1],通过先跟踪后融合实现了“多径”效应下的目标跟踪; 针对电离层模型建立和坐标配准的问题,Krolik J. L等提出了极大似然坐标配准算法[2];为提高跟踪精度,陈贻海等提出了基于地理信息的地面运动目标跟踪方法[3],李思奇等提出了基于联合概率加权的高分辨雷达目标点迹处理的方法[4]。实际上,应用上述方法处理数据时,电离层虚高的设置凭借先验知识,即使借助电离层高度探测设备,雷达波束存在的群时延也使得所获电离层高度失去实时性和准确性,因此,为实现较好的目标跟踪效果,获取准确的、实时的电离层高度信息是解决问题的关键。

文中方法通过雷达发射特定频率的电磁波,使信号可以通过单模式传播,从而建立等效单层电离层模型,在数据处理过程中,电离层等效高度通过跟踪结果对比无源信标进行实时修正,利用反演出的电离层参数对目标进行跟踪,实测结果则验证了本方法的可行性。

1 电离层模型

当雷达发射频率较高时,信号可认为通过单模传播,将高度信息未知的等效层取代一般的E层和F层,其空间分布以及信号在目标、雷达之间的传递关系如图1所示。

在某时刻,将已知经纬度、航速和航向信息的目标A选作信标,该信标以上信息由定位系统提供,信标反射的电磁波被雷达接收,经数据处理修正等效层高度,再对未知目标B进行跟踪。

2 量测模型

将地球视作半径为Re的球体,球心为O,则文中提出的雷达量测模型可以简化为如图2所示的几何关系。图中R代表接收机,T代表发射机; r表示信号从发射机到目标所经过的射线距离的一半; ρ表示目标在曲面XRY内与接收机的径向距; φ 表示目标在极坐标中的方位角; θ 代表仰角; h表示接收射线的虚高。

3 跟踪算法

选择概率数据互联( PDA)[5]算法在大地坐标系进行目标跟踪,则k时刻,匀速运动的目标运动模型为

转移矩阵F为

观测方程为

式中, T为采样间隔,状态噪声v ( k - 1 ) 和量测噪声w ( k ) 互相独立,且都满足零均值高斯分布; 观测矩阵H为

概率数据互联算法的核心是求出有效量测的关联概率值,得到概率值后,就能对所有有效量测进行加权和,得到状态估计值。

4 坐标转换

在本实验中,通过雷达采集数据,经定位系统获得信标的经纬度以及速度等信息,为了在大地极坐标中实现跟踪,需进行雷达坐标、大地极坐标、空间直角坐标与大地坐标之间的相互转换。

4. 1 大地极坐标系与雷达坐标系之间的转换[6]

k时刻,雷达量测为z ( k ) = [ Rg ( k ) , Rr ( k ) , Az ( k ) ] ' ,其中, Rg、Rr和Az分别为目标在雷达坐标中的斜距、多普勒以及方位角; 目标状态向量为,其中, ρ 是地面距离,即极坐标中的径向距,是径向速度, b是极坐标里的方位角,是方位角速度。结合图2 ,二者有如下转换关系:

式( 5) 中,

或

4. 2 大地极坐标系与空间直角坐标系之间的转换

空间点P在大地极坐标中位置记为 ( ρ,φ,θ) ,在空间直角坐标系中的位置记为 ( X,Y,Z) ,结合图2与4. 1节,两坐标系之间的转换关系为

或

4. 3 空间直角坐标系与大地坐标系之间的转换[7]

大地坐标 ( B,L,H) 中B、L和H分别表示经度、纬度与海拔高度。与空间直角坐标 ( X,Y,Z) 和之间有一定的转换关系,地球长、短半轴分别为 α =6 378 137 m,β = 6 356 752 m,结合4. 2节有

或

式中,为卯酉圈曲率半径;,为该大地坐标系所对应的椭球第一偏心率。

5 数据处理流程

( 1) 建立电离层等效模型,设置电离层初始高度为220 km。

( 2) 经雷达获取某时段的量测数据,进行数据预处理以及检测工作。

( 3) 将已知信标的经纬度、航速与航向信息作为航迹起始信息,并经由相应的坐标转换,将信标经纬度信息从大地坐标转换至大地极坐标。

( 4) 在大地极坐标系进行目标跟踪,航迹起始信息来自同一时刻的信标的状态,将跟踪结果与信标的经纬度、航速与航向信息进行匹配,如果它们出现偏差,则调节电离层高度,直至各指标吻合,此时的高度就是纠正后的电离层高度。

( 5) 通过步骤( 4) 所得电离层高度对未知目标进行跟踪,得到大地极坐标系中的跟踪结果,经坐标转换后得到目标经纬度信息。

( 6) 重复步骤( 2) ~ ( 5) ,直到数据采集结束。

6 实测分析

考虑电离层存在E层以及F层,虚高分别设为E层100 km,F层为220 km,各自标准差分别为1 5 km和30 km,采样周期为10 s,每周期数据积累时间为15分钟,分析采集数据时间段为某日8: 00 ~16: 00共30个处理周期。AIS系统探测得到的信标和目标经纬度信息如图3所示,图4为二者信息转至地理坐标系下的航迹,图5为“多径效应”下的雷达坐标系中的航迹,图6和图7为本文方法以及一般的多假设航迹融合算法( MPTF) 在大地极坐标中所跟踪的径向距与方位角绝对误差,从图中可以看出,在距离和角度上,本方法所得跟踪结果更接近真实目标,跟踪误差均远小于一般方法。

通过对不同目标的跟踪结果进行分析,得出统计均方根误差( RMSE) ,见表1,可见本方法在距离和方位角精度分别提升了75. 46% 和69. 23% 。实测分析表明,本方法在天波OTHR目标跟踪中具有更高的有效性和精确性,在工程上具有一定的应用性。

7 结论

篇5：信标组裁判系统原理与实现

关键词：智能车竞赛,电磁感应,信标,枚举

前言

国内广泛开展的大学生智能汽车竞赛是由国家教育部委托高等学校自动化专业教学委员会举办的面向大学生的具有探索性的工程实践活动。第十一届竞赛首次引入了信标组的竞赛内容。信标组不再设置定宽的比赛赛道,而是在比赛场地内设置若干信标来发送闪烁的红光和调制的红外光线。同一时刻,场地内只有一个信标点亮,比赛的车模搜索并驶近信标。比赛系统一方面对于比赛进行计时,另一方面控制信标的点亮顺序。控制方法为每当系统检测到车模靠近正在点亮的信标,则熄灭该信标并按照一定顺序自动切换到下一个信标并使其点亮。该赛题组赋予了比赛更大的自由空间和挑战难度。

参赛选手参赛前除了需要制作能够进行信标追踪的车模外,还需要制作信标,帮助调试。通常方法是按照规则制作几个简易的手动控制的信标,这些虽然基本满足比赛要求,但是效率不高,且无法完全模拟比赛过程。如果能够制作一套满足比赛要求的自动化比赛裁判系统,则可大大提高车模后期调试的效率。本文将介绍一套信标裁判系统的制作方案。该方案符合竞赛规则要求,并具有以下两大特点:

●采用基于电磁感应原理的方法检测车模是否到达信标边界范围(直径45cm圆形区域)。检测精度高,响应灵敏。

●所有信标串行连接在一起,现场布线简便。系统会自动枚举信标,无需手工设置信标信息。

本文后续内容在介绍比赛系统的整体构成之后,将详细讨论系统两大关键技术:车模接近检测和信标自动枚举的原理和实现方案。最后介绍比赛系统的计算机接口和人工操作界面。

1 系统整体构成

1.1 系统构成

信标组比赛系统由场内信标、总线、电源模块以及计算机组成,如图1所示。

总线接口模块负责提供总线工作电源(9V)、现场总线驱动、USB总线接口、按钮和LCD手工操作界面。通过现场总线,接口模块可以检测场内信标的工作状态并发送控制命令,控制比赛进程并计时。总线接口模块框图如图2所示。

计算机运行比赛裁判软件,通过USB控制总线接口模块。

1.2 信标

场地信标的功能主要包括两个:

1)发射红光和红外光信号。红光的闪烁频率为10Hz,红外光的调制频率为40k Hz。调制的红外光是为了便于车模利用常见的红外线接收管检测信标方位。

2)检测车模是否接近信标。竞赛规则为当车模上磁标进入信标周围直径为45cm范围内时,则认为车模已经接近信标,比赛系统自动切换到下一个信标并点亮,如图3所示。

场地信标检测车模是否进入检测范围内的方法是基于电磁感应原理。竞赛规则要求每辆车模在其四周布置四颗永磁铁,距离地面不超过2cm。当任意磁铁越过线圈上方时,会引起检测线圈内部的磁通量ΦB的改变,根据法拉第电磁感应定律,在线圈内产生感应电动势为:

其中N是线圈的匝数,通过对ε的测量便可以检测车模是否进入信标附近。

信标内部控制板结构包括主控板和LED阵列板,它们之间通过接插件连接。采用这种结构便于将来能够将LED阵列板更换成别的信标形式(比如无线信标、声音信标等)。主控板具有一对总线接口和检测线圈接口,如图4所示。

主控板以一片ARM Cortex-M3的单片机为核心,完成电磁感应信号的采集处理、总线命令的执行等任务。

2 车模接近检测与信号处理

2.1 检测电路

根据公式(1),将感应电动势进行积分便可以测量到磁通量的变化,进而可以检测车模是否越过检测线圈。

由于积分平滑作用,对于其它干扰交变磁场能够进行有效的抑制。实际电路如图5所示。

图中R1是为了积分电路稳定而并联在积分电容C1两端的;C4是为了消除运放失调电压而设置的隔直电容;R4、R5、C2和C3是用于抑制外部射频信号对运放的干扰;R2和R3所在的分压电路用于建立单电源运放的工作点。

图9距离地面不同高度的标记磁铁产生的检测信号

忽略C2和C3的作用,令R0=R2+R3,电路的传递函数为:

代入电路参数,系统的Bode图如图6所示。

可以看出电路实际上为带通放大电路,上下截止频率分别为1.6Hz和16Hz。车模快速和慢速越过检测线产生的电磁感应信号的频谱范围大都落在上述放大电路通带范围内。

2.2 数据滤波

环境中50Hz的工频干扰信号虽然没有落在放大电路的通带范围内,但放大信号中仍然包含着较强的50Hz的干扰信号。由于该噪声信号频率固定,所以采用长度为20ms的采集数据的平均值来抑制50Hz干扰信号,使用软件实现平滑滤波。采集数据频率为1000Hz,平滑滤波窗口长度为20,对应50Hz周期时间长度。图7显示了采集数据滤波前后的波形,滤波效果明显。

当标记磁铁经过检测线圈时,放大电路产生的信号波动非常明显,可以准确反映标记磁铁是否经过检测线。经过滤波可以降低信号波动检测阈值,提高系统检测灵敏度。

2.3 测试结果

通过实验可以测试该方案对于不同速度和不同高度的标记磁铁经过检测线圈的检测效果。第一个实验使用一个直线滑轨带动一个永磁铁运动,永磁铁距离地面1.5cm,分别以1m/s至0.2m/s的直线速度越过检测线圈边界,测量数据经过滤波后波形如图8所示。

结果显示检测信号强度随着速度的减小而降低。因此运行速度越高,该检测方法效果越好。但是有一个最低速度下限,低于该速度则无法可靠检测。通过图8可以推论,该速度下限低于0.1m/s。这个限制远低于比赛现场车模运行速度。

第二个实验使标记磁铁以相同的速度(1m/s),距离地面不同高度通过检测线圈。测量数据如图9所示。

磁铁距离地面越高,检测信号幅度越小。在比赛时,规则要求标记磁铁距离地面不超过2cm。

3 信标枚举

使用串联方法对信标进行供电和控制,使得现场布线比较容易,而且布置信标数量灵活。为了实现信标按照比赛顺序依次点亮,需要确定每个信标的访问地址。按照信标串联的顺序,利用自动枚举的方法可以省略独立设置信标地址的麻烦。

实现枚举过程依靠独特的串行总线。总线的构成包括四条线,它们分别是电源线(VCC)、地线(GND)、命令线(CMD)和反馈线(FB)。每个模块都具有两个相同的端口,反馈线由一个端口连入,从另一个端口连出。如图10所示。

反馈线作用有三个:一是发出10ms宽的低脉冲命令响应信号;二是通过拉低反馈线指示车模越过检测线;三是用于模块枚举过程。模块内部的反馈线接口电路如图11所示。

反馈线平时由内部上拉电阻置成高电平。相邻两个模块之间的反馈线实际上是通过线与的关系连接在一起。通过软件控制,使得模块两个端口之间的反馈线形成虚拟的两种模式:一是断开模式,该模式用于枚举过程;二是连接模式,每当检测到一个端口中反馈线被相邻模块拉低,则将另外一个端口中的反馈线也置低。该模式用于正常工作状态,此时整条反馈线形成虚拟的一条连接总线。

系统枚举过程是通过接口模块开展的,过程如下:

(1)接口模块向总线上所有信标模块发送枚举指令,接收到枚举指令后,所有模块将反馈线置于断开模式,模块端口中的反馈线都是高电平;

(2)接口模块将反馈总线置低;

(3)接口模块发送设置地址命令,地址编码从1开始。发送完毕后将反馈总线释放,并检测反馈总线是否有低电平反馈信号。

如果有反馈信号则重复(2)和(3)两步,地址编码每次递增1。如果没有检测到反馈信号,则枚举过程结束。

在此过程中,每个信标模块接收到地址设置命令后,判断它的两个总线接口中的反馈线的状态是否一致。如果反馈线状态不一致,则将本身地址设置成命令中的地址,同时发送10ms低电平进行反馈,此后将模块的反馈总线设置成连接模式。

信标枚举过程中命令线和反馈线的波形如图12所示。

枚举之后,总线接口模块检查了信标的总数,设置了每个信标地址。借助于枚举过程,现场的信标可以比较灵活地进行更换和增减。

4 系统工作模式

4.1 手工工作模式

在该模式下,通过总线接口板上的两个按钮和LCD显示屏来控制系统的枚举过程、顺序点亮比赛、随机点亮比赛以及进行系统参数的设置等。

系统参数包括线圈检测阈值、信标切换时间死区、最大比赛时间等。使得系统能够适应现场不同的电磁环境。