Аппаратура потребителей спутниковых радионавигационных систем (дисциплина)

Дисциплина "Аппаратура потребителей спутниковых радионавигационных систем" входит в вариативную часть общенаучного цикла занятий учебного плана подготовки специалистов по направлению 11.05.01 "Радиоэлектронные системы и комплексы".

Преподается осеннем и весеннем семестрах пятого года обучения. В осеннем семестре лекции и лабораторные занятия (итог - экзамен), в весеннем - курсовой проект.

По дисциплине подготовлен электронный учебно-методический комплекс.

Правила аттестации

Обязательным условием для получения допуска к экзамену является выполнение и защита 4 лабораторных работ.

Календарный план

Неделя	Дата	Лекция	Лабораторная
4	18.09	Сегменты СРНС. Методы позиционирования. Назначение АП СРНС. Обобщённая функциональная схема. Принцип работы АП СРНС. Первичная и вторичная обработка Антенна АП. Предварительный МШУ. Коэффициент шума. Радиочастотный план.
5	25.09		Ошибки позиционирования в городских условиях Исследование характеристик МШУ АП СРНС
6	02.10	Аналогово-цифровое преобразование. Синтезатор частот. План частот АП СРНС. Принципы построения и структура коррелятора. Цифровой генератор гармонического сигнала и дальномерного кода. Статистический эквивалент коррелятора
8	16.10	Обнаружение сигнала. Алгоритмы, статистические характеристики обнаружения. Поиск сигнала по частоте и задержке. Алгоритмы поиска, быстрый поиск сигнала. Блок быстрого поиска
9	23.10		Исследование коррелятора АП СРНС с помощью имитационной модели
10	30.10	Система слежения за фазой сигнала. Структурная схема ССФ, дискриминаторы, следящий фильтр. Система слежения за частотой. Структурная схема ССЧ, дискриминаторы, следящий фильтр.
12	13.11	Система слежения за задержкой. Структурная схема ССЗ, дискриминаторы, следящий фильтр. Система слежения за задержкой с поддержкой от ФАП. Комплексный фильтр.
13	20.11		GNSS Planning Чувствительность навигационных модулей
14	27.11	Демодуляция навигационных данных. Алгоритм демодуляции, статистические характеристики демодуляции. Декодирование навигационных данных. Алгоритм декодирования, статистические характеристики декодирования.
16	11.12	Погрешности измерения псевдодальности, псевдоскорости и координат АП СРНС. Вторичная обработка измерений. Одношаговый алгоритм решения навигационной задачи.
17	18.12		Решение навигационной задачи по псевдодальномерным измерениям
18	25.12	Контроль целостности

Журнал успеваемости.

Демо модели

Прогноз выходного сигнала коррелятора

Производится обработка сигнала Gps L1 C/A, сформированного лабораторным имитатором сигналов, синхронизированным с приемником. Сигнал перенесен с помощью РЧБ NT1065 на промежуточную частоту $f_{if} = 8.54$ МГц и преобразован многоразрядным АЦП с частотой сэмплирования $F_d = 99.375$ МГц. Установленная на имитаторе мощность обеспечивает уровень отношения сигнал/шум $27 + N$ дБГц, где $N$ - номер вариант по журналу.

В приемнике производтся корреляционная обработка сигнала, интервал накопления составляет $T = 1$ мс.

Сигнал имеет сдвиг частоты несущей $f_d = 100 N$ Гц, при этом опорный сигнал коррелятора имеет аналогичный сдвиг $f_{d, rep} = f_d$. Задержка огибающей известна точно и используется в опорном сигнале $\tau = \tau_{rep}$.

Задание: Построить на плоскости I,Q вид множества точек корреляционных сумм, полученных в ходе большого (сотни) числа экспериментов.

Расчет выходного сигнала коррелятора  

clear all; clc; close all;

N = 30;

Fd = 99.375e6;
Td = 1/Fd;
T = 0.001;
fif = 8.34e6;

fd     = 100 * N;
fd_rep = fd;

phi     = 10 * N;
phi_rep = 20 * N;

qcno_dB = 27 + N;
qcno    = 10^(qcno_dB/10);

stdn = 50/3;
A    = sqrt(qcno * Td) * 2 * stdn; % qcno = A^2 / (4 stdn^2 Td)

fprintf('A = %f, stdn = %f\n', A, stdn);

L = fix(T * Fd);
t = (0:(L-1)) * Td;

PRN_Length = 1023;
PRN = (-1).^(rand(1, PRN_Length) > 0.5);

tau = 100500e-6;
tau_rep = tau;

nchip     = mod(fix(PRN_Length*(t - tau    )/T), PRN_Length) + 1;
nchip_rep = mod(fix(PRN_Length*(t - tau_rep)/T), PRN_Length) + 1;

Gc     = PRN(nchip    );
Gc_rep = PRN(nchip_rep);

So        = A * Gc     .* cos(2*pi*fif*t + 2*pi*fd    *t + deg2rad(phi)    );
S_rep_cos =     Gc_rep .* cos(2*pi*fif*t + 2*pi*fd_rep*t + deg2rad(phi_rep));
S_rep_sin =     Gc_rep .* sin(2*pi*fif*t + 2*pi*fd_rep*t + deg2rad(phi_rep));

K = 1000; I = nan(1, K); Q = nan(1,K);
for k = 1:K
    n = randn(1,L)*stdn;
 
    Gd     = (-1).^(rand(1,1) > 0.5);
    S = Gd * So;
   
    y = S + n;
   
    I(k) = y * S_rep_cos';
    Q(k) = y * S_rep_sin';
end

maxIQ = 1.1*max(abs(I + 1i*Q));

figure(1);
plot(t*1e3, [y; S; A*Gc]);
xlabel('t, ms')
ylabel('y, S');
grid on

figure(2);
plot(I, Q, '*')
hold on
plot([-maxIQ maxIQ], [0 0], 'k');
plot([0 0], [-maxIQ maxIQ], 'k');
quiver(-maxIQ, 0, 2*maxIQ, 0, 1, 'k');
quiver(0, -maxIQ, 0, 2*maxIQ, 1, 'k');
hold off
xlabel('I')
ylabel('Q');
axis equal
grid on

ЧАП и ФАП на стат эквивалентах

Слежение за фазой и частотой  

clear all; clc; close all;

T = 0.010;

Xist = [10;
         1];
     
Xfilt = [0;
         0];

Xfilt_FLL = [0;
             0];
     
F = [1 T;
     0 1];

Tmod = 10;
K = fix(Tmod / T);
 
G = [0;
     1];

std_ksi = 1.3 * T;
ksi = std_ksi * randn(1, K);

qcno_dB = 45;
qcno = 10^(qcno_dB/10);

stdnIQ = 7;
nI = stdnIQ * randn(1, K);
nQ = stdnIQ * randn(1, K);
A_IQ = sqrt(2*qcno*T) * stdnIQ;  

dF_PLL = 20;
Kfilt_PLL = [ 8/3 * dF_PLL   * T;
              32/9 * dF_PLL^2 * T];

dF_FLL = 3;
Kfilt_FLL = [ 8/3 * dF_FLL   * T;
              32/9 * dF_FLL^2 * T];
         
t = (1:K)*T;
phi_ist  = nan(1, K);
  w_ist  = nan(1, K);
phi_filt = nan(1, K);
  w_filt = nan(1, K);
phi_filt_FLL = nan(1, K);
  w_filt_FLL = nan(1, K);
 
phi_corr = 0; Iold = 0; Qold = 0;
for k = 1:K
    Xist = F * Xist + G * ksi(k);
   
    phi_ist(k) = Xist(1);
      w_ist(k) = Xist(2);
   
    % PLL
    Xfilt_extr = F*Xfilt;
    phi_extr = Xfilt_extr(1);
    dPhi = phi_ist(k) - phi_extr;

    Q = - A_IQ * sin(dPhi) + nQ(k);
    Ud = -Q;  
    Sd = A_IQ;  
   
    Xfilt = Xfilt_extr + Kfilt_PLL * Ud/Sd;

    phi_filt(k) = Xfilt(1);
      w_filt(k) = Xfilt(2);
   
    % FLL
    Xfilt_extr_FLL = F*Xfilt_FLL;
    w_extr = Xfilt_extr_FLL(1);
    dPhi = phi_ist(k) - phi_corr;
    phi_corr = phi_corr + w_extr * T;
    dW = w_ist(k) - w_extr;

    I = - A_IQ * cos(dPhi) + nI(k);
    Q = - A_IQ * sin(dPhi) + nQ(k);
    Ud = Q*Iold - I*Qold;  
    Sd = A_IQ;  
    Iold = I; Qold = Q;
   
    Xfilt_FLL = Xfilt_extr_FLL + Kfilt_FLL * Ud/Sd;

    phi_filt_FLL(k) = phi_corr;
      w_filt_FLL(k) = Xfilt_FLL(1);
   
   
end

figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(t, phi_ist/2/pi, t, phi_filt/2/pi, t, phi_filt_FLL/2/pi)
ylabel('\phi, cycles')
subplot(2,1,2)
plot(t, rad2deg(w_ist), t, rad2deg(w_filt), t, rad2deg(w_filt_FLL))
ylabel('\omega, Hz')
xlabel('t, sec')

Вопросы к экзамену

Экзамен проводится в устной форме и содержит два вопроса (экзаменационные вопросы). При подготовке рекомендуется использовать книги по тематике, конспекты лекций и презентации.

Курсовой проект

Название проекта: Разработка модуля расчёта координат спутника GPS

Курсовой проект по данной дисциплине выполняется во втором семестре. В рамках проекта студенты знакомятся с рядом инструментов и техник, используемых при разработке АП СРНС:

• обработка данных от приемника ГНСС в RTKLIB;
• обработка данных и моделирование в Matlab/Python;
• разработка программного модуля на С/С++, включая юнит-тестирование в Check.

Консультации по этапу производятся до наступления соответствующего дедлайна.

Журнал с номерами спутников

Этап 1. Использование сторонних средств

Дедлайн: 08.03.19 (устранение замечаний и итоговый мёрдж до 15.03.19)

На крыше корпуса Е МЭИ установлена трехдиапазонная антенна Harxon HX-CSX601A. Она через 50-метровый кабель, сплиттер, bias-tee и усилитель подключена к трем навигационным приемникам:

• Javad Lexon LGDD,
• SwiftNavigation Piksi Multi,
• FPGA-based приемник на основе нашего ядра CoreZh.

Приемники осуществляют первичную обработку сигналов, выдавая по интерфейсам соответствующие потоки данных - наблюдения псевдодальностей и эфемериды спутников. В этом году вы будете обрабатывать данные от приемника CoreZh представленные в бинарном виде в формате NVS BINR.

Конечная цель проекта - разработать библиотечные функции на Си++, позволяющие рассчитывать положени спутника GPS по эфемеридам. На этом этапе мы получаем входные данные для этой функции - сами эфемериды.

Для этого воспользуемся пакетом RTKLIB, в состав которого входит парсер формата NVS BINR и удобные средства отображения данных.

Программа RTKNAVI позволяет вывести таблицу текущих и предыдущих эфемерид:

Программа RTKCONV позволяет конвертировать бинарный файл в текстовый формат RINEX, в частности получить тектовый nav-файл с эфемеридами GPS:

Оформить отчёт по результатам этапа:

1. Описание процесса использования RTKLIB
2. Эфемериды собственного спутника по данным RTKLIB
3. Эфемериды собственного спутника в nav-файле RINEX
4. График угла места собственного спутника от времени по данным Trimble GNSS Planning Online на заданный интервал времени (см. задание второго этапа)
5. SkyView по данным Trimble GNSS Planning Online на заданный интервал времени (см. задание второго этапа)

Работа осуществляется в репозитории на github на базе gpsephexercise. Для этого:

1. Завести, если до сих пор нет, аккаунт на github
2. Сделать форк проекта gpsephexercise (маленькая кнопка сверху справа в вэб-интерфейсе)
3. Установить на рабочем компьютере git (для выполнения последующих этапов удобнее будет сделать это в ОС GNU/Linux, вероятно, на виртуальной машине)
4. Клонировать свой форк на рабочий компьютер (git clone https://github.com/MySuperAccount/gpsephexercise.git)
5. Промежуточные и итоговые результаты по первому этапу хранить в каталоге processing (git pull; git add <files>; git commit -m "Сделал то-то то-то"; git push)
6. По результатам первого этапа завести Pull Request в исходный проект в ветку, название которой совпадает с вашей фамилией (кнопка наверху в вэб-интерфейсе)
7. Устранить все замечания, добиться принятия Pull Request'а.

Этап сдан тогда, когда ваш ПР принят.

Этап 2. Моделирование

Дедлайн: 12.04.19 (исправления до 19.04.19)

На предыдущем этапе получено решение навигационной задачи с помощью программы вторичной обработки измерений, например, RTKLIB. В процессе работы она рассчитывает положение спутников на соответствующий момент сигнального времени. При этом используются эфемериды - параметры некоторой модели движения спутника. В разных ГНСС эти модели разные, а значит отличается и формат эфемерид, и алгоритмы расчета положения спутника.

Одна из самых простых и удобных моделей - в системе GPS.

Требуется реализовать на языке Matlab или Python функцию расчета положения спутника GPS на заданный момент по шкале GPST. В качестве эфемерид использовать данные, полученные на предыдущем этапе.

Построить трехмерные графики множества положений спутника GPS с системным номером, соответствующим номеру студента по списку. Графики в двух вариантах: в СК ECEF WGS84 и соответствующей ей инерциальной СК. Положения должны соответствовать временному интервалу с 12:00 13.02.19 до 00:00 14.02.19. Допускается использовать одни и те же эфемериды на весь рассматриваемый интервал.

Построить SkyView за указанный временной интервал (напоминаю, антенна на крыше корпуса Е) и сравнить результат с Trimble GNSS Planning Online, полученный на прошлом этапе.

Оформить отчет по результатам этапа:

1. Реализация в Matlab или Python
2. Таблица использованных эфемерид
3. Трехмерные графики положений спутника в ECEF и ECI (не забудьте подписать оси, изобразите соответствующую Земле сферу в начале СК)
4. Расчётный и полученный в GNSS Planing Online SkyView
5. Выводы

Работы по данному этапу осуществляются в каталоге simulation. Правила приемки этапа те же.

Этап 3. Реализация

Дедлайн: 24.05.19

Требуется разработать на языке С/С++ функцию расчета положения спутника GPS на заданное время по шкале GPST, минимизируя время её исполнения и количество затрачиваемой оперативной памяти. Вызов функции не должен приводить к выбросу исключений или утечкам памяти при любом наборе входных данных.

Функция расчета положения спутника в Matlab/Python относительно проста, т.к. доступны библиотеки линейной алгебры и решения уравнений. Но при разработке встраиваемого ПО приходится сохранять лицензионную частоту, минимизировать вычислительную нагрузку и затраты памяти. Поэтому отобразить модель из Matlab/Python в прошивку приемника дословно, как правило, не получается. В рассматриваемом примере потребуется, как минимум, выполнить свою реализацию решения уравнения Кеплера.

Программный модуль должен сопровождаться unit-тестами под check:

• Тесты функции решения уравнения Кеплера
• Тест расчетного положения спутника в сравнении с Matlab/Python с шагом 0.1 секунды.

Во время второго теста должно вычисляться и выводиться средняя длительность исполнения функции. Допускается использовать одни и те же эфемериды на весь рассматриваемый интервал (как на предыдущем этапе).

Требуется провести проверку на утечки памяти с помощью утилиты valgrind.

Оформить отчет по результатам курсового проекта. В качестве первых двух глав использовать отчёты с предыдущих этапов, в третьей главе отразить результаты этого этапа:

1. Код реализации
2. Вывод тестов, включая анализ времени исполнения
3. Вывод valgrind
4. Вывод по этапу
5. Заключение по проекту

По ссылке доступен архив каркаса программного модуля, представленного в виде подключаемой библиотеки на базе системы сборки CMake. Настроена компиляция статической/динамической библиотек компилятором/кросскомпилятором и выполнение юнит-тестов (проверено в GNU/Linux системах). Для примера в библиотеке реализованы две функции: умножения и сложения.

В функцию сложения add внесена ошибка, на которую указывает результат соответствующего юнит-теста:

korogodin@KorPC:~/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos$ mkdir build
korogodin@KorPC:~/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos$ cd build/
korogodin@KorPC:~/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos/build$ cmake ..
-- The C compiler identification is GNU 5.4.0
-- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- libgpssvpos version: f143b84
-- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.29.1")
-- Checking for one of the modules 'check'
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/korogodin/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos/build
korogodin@KorPC:~/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos/build$ make
Scanning dependencies of target gpssvpos-static
[ 11%] Building CXX object src/CMakeFiles/gpssvpos-static.dir/gpssvpos.cpp.o
[ 22%] Building CXX object src/CMakeFiles/gpssvpos-static.dir/kepler.cpp.o
[ 33%] Linking CXX static library libgpssvpos-static.a
[ 33%] Built target gpssvpos-static
Scanning dependencies of target gpssvpos
[ 44%] Building CXX object src/CMakeFiles/gpssvpos.dir/gpssvpos.cpp.o
[ 55%] Building CXX object src/CMakeFiles/gpssvpos.dir/kepler.cpp.o
[ 66%] Linking CXX shared library libgpssvpos.so
[ 66%] Built target gpssvpos
Scanning dependencies of target test_gpssvpos
[ 77%] Building CXX object test/CMakeFiles/test_gpssvpos.dir/check_main.cpp.o
[ 88%] Building CXX object test/CMakeFiles/test_gpssvpos.dir/check_position.cpp.o
[100%] Linking CXX executable test_gpssvpos
Running unit tests
Running suite(s): My test suite
50%: Checks: 2, Failures: 1, Errors: 0
/home/korogodin/Receivers/RecCourse/project/libgpssvpos/test/check_position.cpp:11:F:Main tests:test_add:0: 1+2 should be 3
test/CMakeFiles/test_gpssvpos.dir/build.make:121: ошибка выполнения рецепта для цели «test/test_gpssvpos»
make[2]: *** [test/test_gpssvpos] Ошибка 1