CC BY
13
ТЕСТИРОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОЛЯ
ДЛЯ НАВИГАЦИИ ОБЪЕКТОВ
DOI: 10.36724/2072-8735-2023-17-4-4-10
Кузнецов Андрей Сергеевич,
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ, г. Казань, Россия, mossberg@bk.ru
Козлов Сергей Владимирович,
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ, г. Казань, Россия, skozlov68@yandex.ru
Manuscript received 12 March 2023; Accepted 05 April 2023
Ключевые слова: информационное поле, дальномерный метод определения координат, корреляционный приём, кодовое разделение каналов, прямое расширение спектра, ультразвуковой частотный диапазон
В статье проведён анализ эффективности определения координат пассивных объектов по сигналам системы передачи информации, работающей в информационном поле. Под информационным полем понимается поле всех физических по природе сигналов (электрических, акустических, электромагнитных, оптических), существующих в определённой области пространства, потоки данных которых в реальном времени содержат информацию о характеристиках среды распространения и о взаимодействии с расположенными в этой области пространства объектами [1]. Информационное поле сформировано в пределах лаборатории в ультразвуковом диапазоне с помощью специально разработанного стенда, который передаёт информацию с использованием технологии кодового разделения каналов с прямым расширением спектра. В состав стенда входят устройства для приёма и передачи ультразвуковых сигналов, а также устройство обработки National Instruments, включающее ПК NI-PXIe-8311, систему сбора данных NI-PXI 784lr c ЦАП-АЦП и ПЛИС Virtex5-LX30, для которого разработаны блок-схемы алгоритмов и написан код на языке Verilog. Оконечная обработка реализована в среде MATLAB. При проведении тестирования и анализа эффективности применения информационного поля для навигации объектов осуществлялось определение координат объекта и разности значений системного времени и времени на объекте. Вычисление указанных величин производится методом наименьших квадратов. Также определены отклонения координат и указаны факторы, обуславливающие возникшие отклонения. Вычислены вероятностные характеристики и величины отклонений для проверки зависимости величины отклонения координат от дальности между передающим и приёмным устройствами.
Информация об авторах:
Кузнецов Андрей Сергеевич, ассистент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ", г. Казань, Россия Козлов Сергей Владимирович, профессор, доцент, д.т.н., федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ", г. Казань, Россия
Для цитирования:
Кузнецов А.С., Козлов С.В. Тестирование применения информационного поля для навигации объектов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Том 17. №4. С. 4-10.
For citation:
Kuznetsov A.S., Kozlov S.V. (2023) Testing the application of the information field for object navigation. T-Comm, vol. 17, no.4, pр. 4-10.
(in Russian)
7TT
Введение
В настоящее время для передачи информации используют различные широкополосные сигналы. При распространении эти сигналы искажаются, взаимодействуя с разнородными объектами, средой, препятствиями и так далее. В результате этого сигналы на входе приёмных устройств несут информацию не только о передаваемых данных, но и об области пространства, в которой распространялся сигнал.
Совокупность этих сигналов в этой работе рассматривается как информационное поле, под которым понимается поле всех физических по природе сигналов (электрических, акустических, электромагнитных, оптических), существующих в определённой области пространства, потоки данных которых в реальном времени содержат информацию о характеристиках среды распространения и о взаимодействии с расположенными в этой области пространства объектами. Таким образом, информационное поле позволяет реализовать ряд дополнительных функций, расширяющих возможности радиотехнических систем передачи информации [2]. Возможна реализация таких сервисов, как позиционирование, постановка помех, целеуказание, локация и другие. В этой работе осуществляется исследование эффективности навигации объектов в информационном поле по сигналам систем передачи информации.
Обобщённая трактовка информационного поля и классификация объектов применительно к радиотехническим системам различного назначения рассмотрена в [3]. Из всего набора объектов далее будут рассматриваться только «свои» активные и пассивные объекты. Под «своими» будем понимать объекты, входящие в систему, в интересах которых она и функционирует. Под активными объектами будем понимать объекты, излучающие сигналы с уровнем выше уровня собственных шумов в частотном диапазоне формирования информационного поля, а под пассивными не излучающие таких сигналов [4].
Постановка задачи
Задачей является тестирование применения информационного поля для позиционирования объектов с помощью разработанного стенда, работающего в ультразвуковом диапазоне [5]. Стенд осуществляет приём сигналов информационного поля и позиционирование «своих» пассивных объектов в лаборатории кафедры площадью 15 м2. Стенд представляет собой систему передачи данных, в которой существует 4 канала, разделённых последовательностями Уолша.
Первый канал является пилотным, служит для обнаружения сигналов активных объектов и определения задержки их распространения от активного до пассивного объекта.
Второй - канал синхронизации, по которому передается информация о системном времени. Для осуществления навигации объектов в сообщения канала синхронизации добавлено поле с координатами активного объекта ( Хпа , упа ).
Два оставшихся канала используются для передачи трафика.
Тестовый стенд осуществляет передачу и приём сообщений, а также определение двумерных координат (Хп; уп)
«своих» пассивных объектов Рп, п = 1, N. Формирование информационного поля осуществляется Ма фиксированны-
ми «своими» активными объектами рл, пл = 1, NA с координатами (хпл, упл).
Для передачи информации в системе используем широкополосные QPSK сигналы с прямым расширением спектра [6]. Для обеспечения однозначного измерения расстояния между объектами информационного поля в качестве расширяющей последовательности используется М-последовательность длиной 32767. При этом каждый активный объект должен обладать уникальным временным сдвигом М-последовательности tOf • Для обеспечения необходимой
п
дальности действия системы каждый информационный бит кодируется 128 чипами, каждый чип соответствует 40 отсчётам сигнала на несущей частоте. Таким образом, на один информационный бит приходится 5120 отсчётов.
Разрабатываемый стенд базируется на комплексе National Instruments, оснащённом ПК с ПО Labview (модуль NI-PXIe-8133), ПЛИС Virtex5-LX30 с ЦАП-АЦП (модуль NI-PXI-7841R) [7] и разработанными ультразвуковыми передатчиками и приёмниками на базе MA40S4S и MA40S4R [8] соответственно.
Определение координат объектов
Поскольку информационное поле формируется только в лаборатории, в пределах которой кривизной подстилающей поверхности можно пренебречь, то для определения координат объектов целесообразно использовать локальную (де-картову) систему координат. Для определения координат объектов в лаборатории можно воспользоваться дальномер-ным или разностно-дальномерным методами, так как определение угловых координат в помещении затруднено.
Небольшие размеры лаборатории не позволяют получить достаточную базу, для точного определения координат раз-ностно-дальномерным методом. Поэтому в работе определение координат объектов информационного поля будем осуществлять с использованием дальномерного метода.
Обозначим за d (Pn, P л | {PN}) измеренное расстояние от
n-го пассивного объекта р до, пл -го активного объекта р ,.
п пл
Тогда координаты n-го пассивного объекта Pn определяются с помощью критерия минимума среднеквадратическо-го отклонения [9]:
P = ^ - x )2 +( » - Уп )2 - d fa P^\{Pn })!, P =(x, У)
(1)
Следовательно, для решения задачи навигации необходимо определить дальности d (Pn, P л | {Pw}) •
Основной метод определения дальности до объекта основан на анализе времени задержки при распространении сигнала р ;рл | jpw J^ в предположении об известной постоянной скорости распространения волны в среде у^ [10].
Поскольку сигнал модулируется М-последовательностью, то целесообразно использовать корреляционный метод приёма. Вид функции корреляции R(t) принятого сигнала в точке Pn
и опорного сигнала представлен на рисунке 1.
У
4х, + У = ул-[/ (Р, Р1Л ) + Аг„-О*) л/Х
= (Р„, Р2Л ) + Ат„ - )
(3)
+ У А = у,-
п п п п
(/ ^. Ри)
+ Ат - /
У)
Алгоритмы работают с сигналами в дискретном времени, буквой 1 обозначается номер отсчёта. Корреляционный интеграл вычисляется на длине вектора сигнала Т(1) 5120 отсчётов. По корреляционному интегралу определяется значение времени прихода сигнала, обозначаемое как I л .
Рис. 1. Вид корреляционной функции в точке приёма
Важно отметить, что большой временной интервал между значениями /(р, ; Р А) на рисунке 1 объясняется тем, что
время /(р,; р А) является суммой задержки распространения
сигнала от пА -го активного до п-го пассивного объекта т{р„=РА|{Р«})' значения времени начала передачи для пА -го
активного объекта О*, разности значений системного вре-
п
мени и времени на п-м пассивном объекте Дтп •
Полученные по результатам анализа корреляционной функции значение времени прихода сигнала /\Р Р А) и при
\ п п '
декодировании передаваемой информации значение времени начала передачи пА -го активного объекта и Атп позволяют определить дальности ^ (Рп, Р л | {Р„}) как:
|К}) = М^Р ) + Л.и - /7) (2)
Искомые координаты (Хп, уп ) объекта определяются
через систему уравнений (3), где каждое уравнение представляет собой уравнение окружности [11].
гдеX , = (х , -хп) ,У, = (у , -уп) ;пА = 1,КА •
п п \ п " ) п п \ П ^ "/
Разработка тестового стенда
Для обеспечения навигации пассивных объектов в пространстве с использованием выражения (3) необходимо иметь, по крайней мере, три «своих» фиксированных активных объекта, которые формируют информационное поле [12]. Приём и анализ сигналов осуществляется «своим» подвижным пассивным объектом.
Для нахождения времени прихода сигнала и синхронного приёма данных были разработаны алгоритмы приёма и обработки информационного поля, приведённые на рисунке 2 и 3.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма поиска сигналов и определения времени задержки
Но чало
8&аЭ сигнала
Подстройка генераторов пилот-сигнала с учетом
Генерация канальных сигналов к = 2,8
Решение по анализируемому участку (1/01
Рис. 3. Блок-схема алгоритма синхронного приёма данных
т
Работа приёмника реализована с помощью двух параллельно работающих алгоритмов, описывающих канал поиска (рис. 2) и канал синхронного приёма данных (рис. 3) [13].
Задачей канала поиска является обнаружение сигналов от всех активных объектов и определение задержек распространения с точностью до отсчёта сигнала. Стоит отметить, что в системах передачи информации с кодовым разделением каналов определение времени прихода сигнала служит для первичной синхронизации. В этой работе эта информация также используется для определения расстояния между активным и пассивным объектами по времени задержки.
Рассмотрим принцип работы канала поиска. При генерации отсчётов пилот-сигнала [14] по синфазным и квадратурным составляющим формируется набор векторов
, ^ , , состоящих из 128 чипов, т.е. 5120 отсчётов.
п-п-10> д1-п-10 ' '
Каждый из векторов задержан на величины отсчётов п ■ 1о, где п е [0;39] • Вектора имеют вид:
SIl-n-l0 ( SIl-n\ (0) SIl-n\ (!) ' " SIl-i
SQl—n-1q ( SQl-n-l0 (0) SQl-n-l0 (!) ' " ''Ql-n■
l„(5119) ) l„(5119) )
В совокупности пилот-сигнал, в котором присутствуют вектора со всеми возможными задержками, представляется матрицей 8 (4), элементы матрицы 8 формируются в блоке 2, накапливаются в блоке 3 по блок-схеме на рисунке 2:
( ^ ^ ^ ^ ^
S =
JIl-ln
V SQl
'
JIl-2l„
Ql-l0 SQl-2l0
JIl-39ln
'
Ql-39l0
(4)
Далее осуществляет вычисление корреляционных сумм для матрицы пилотных сигналов 8 и вектора принятого
Т = (Т(0) — Т(5119)) на Длине 128 чипов в блоке 4 по
блок-схеме на рисунке 2. Матрица корреляционных сумм К имеет вид (5):
(
К =
sIl ■ TT s ^ ■ TT An-l0 1 s ^ ■TT ■ Il-2l0 1 •• s ^ • TT ЛП-3% 1
SQl ■ T s ^ ■ TT Ql 4 1 s ^ ■ TT ■ Ql-2l0 1 ■ ■ s ^ ■ TT Ql-39l0 1
А
(5)
генератор пилотного сигнала задерживает выдачу на 1 чип, процедура снова повторяется.
Задачей канала синхронного приёма данных является демодуляция канальных сигналов. По данным на выходе канала синхронного приёма данных определяется О" и коорди-
п
наты активных объектов.
Таким образом использование двух служебных каналов (пилотного и синхронного) позволяет решать задачу позиционирования без затрат ресурсов каналов трафика.
Рассмотрим алгоритм работы канала синхронного приёма данных. Задачей канала является демодуляция принятых сигналов и декодирование данных по соответствующим каналам.
По информации о задержках распространения сигналов от активных объектов (блок 1 по блок-схеме на рисунке 3) в данном канале осуществляется подстройка генераторов пилот-сигнала (блок 2 по блок-схеме на рисунке 3), отличных от генераторов пилот-сигнала в канале поиска.
В блоке 3 по блок-схеме на рисунке 3 канальные сигналы, каждому из которых соответствует своя последовательность Уолша (формируются в блоке 3 по блок-схеме на рисунке 3), перемножаются на пилот-сигналы (для каждого активного объекта), полученная матрица перемножается на вектор входного сигнала (в блоке 4 по блок-схеме на рисун-кеЗ). Полученные свёртки суммируются на длине 127 чип (в блоке 5 по блок-схеме на рисунке 3). По знаку суммы принимается решение о передаваемом символе (в блоке 5 по блок-схеме на рисунке 3). Для демодуляции всех информационных символов процедура повторяется.
Рассмотренные алгоритмы реализованы на интегральной микросхеме ХШпх Уп!ех5-ЬХ30 посредством языка Уеп^.
Выходными данными алгоритма являются значения временных задержек и демодулированные данные, по которым в среде МаЙаЬ осуществляется декодирование информационных символов с целью извлечения сведений о системном времени, координатах активного объекта и определение координат пассивного объекта.
Определение координат пассивного объекта и времени дТп методом наименьших квадратов производится посредством реализации алгоритма решения нелинейной функции или системы выбранным методом. Функция для отыскания координат пассивного объекта на плоскости имеет вид (7)
Время задержки сигнала определяется для сигнала с
наибольшей мощностью. Вектор мощностей R рассчитывается с помощью (6) также в блоке 4 по блок-схеме на рисунке 2:
R = (K + K2! K2 + Kl2 K + К,J — ^^ + К^). (6) В блоке 5 по блок-схеме на рисунке 2 по значению arg
maxR определяется задержка в пределах чипа, т.е. по индексу вектора.
Задержка распространения сигнала складывается из задержки сигнала в пределах чипа T{Pn,P A) и задержки генератора пилотного сигнала tc (Pn,PnA) • Через каждые 128 чип
f (хп'Уп=Атп) = (¿а1 + V• Атп "V(хп -х1А)2 + (уп -У[А)2)2 +
+(ёэ2 + у • Атп "V(хп - х2А)2 + (уп - у2А)2 )2 +
+(аэ3 + V • Атп (хп - хзА)2 + (уп - УзА)2 )2 +
+(ёэ4 + V • Атп -V(хп - х4А)2 + (уп - у4а)2 )2;
где х А,у А - координаты п-го активного объекта, хп,уп -координаты пассивного объекта, ^ - экспериментально определённая дальность от п-го активного объекта до пассивного, которая определяется как ^ _ у ^^ ^р р^ 1,
V - скорость распространения волны.
При разработке плана размещения активных объектов максимальная площадь, в которой принимаются сигналы от четырёх передатчиков равна 1.092 м2.
При проведении эксперимента были определены координаты пассивного объекта в трёх разных точках, в таблице 1 показаны величины отклонений рассчитанных значений дальностей и координат, определённых с помощью рулетки до каждого активного объекта и координат экспериментально измеренных.
Таблица 1
Результаты эксперимента при определении координат п ассивного объекта при положении активных объектов в одной плоскости по высоте и трёх положениях приёмника в пространстве
|Ad|=CM Дх,см Ду,см
1 0,33
I 2 2,06 2,46 1,94
3 1,78
4 3,3
1 2,13
II 2 14,15 1,84 0,83
3 2,74
4 1,24
1 7,75
III 2 5,14 0,77 3,45
3 0,68
4 2
Отклонения возникают из-за наличия двух факторов: фактор при определении координат и дальностей рулеткой (фактор прямого измерения) и фактор экспериментального измерения (посредством стенда).
Фактор прямого измерения обусловлен несоответствием модели помещения идеальной (прямоугольное помещение) и неровностью стен.
Фактор неточности экспериментального измерения обусловлен неучтёнными задержками распространения в канале: задержки при обработке ЦАП/АЦП и в прочих аппаратных узлах комплекса National Instruments. Этот фактор также обусловлен дискретностью отсчётов и шумом, который влияет на корреляционную характеристику, измерений. С учётом реальной корреляционной характеристики, которая в пределах максимума имеет ширину, равную 100 отсчётам, рассчитанные отклонения, приведённые в таблице 1, не превышают 40 отсчётов, т.е. отклонения при оценке максимума не превышают величину одного чипа и лежат в пределах корреляционного максимума. Для уменьшения погрешностей требуется применение следящего фильтра Калмана [15].
Для проверки зависимости величины отклонения от дальности проведён эксперимент в случае одного пассивного и одного активного объектов на дальностях - 5,345 м (максимально возможная в плане размещения двух объектов), 4,265 м, 3,28 м, 2,3 м, 1,79 м. Для каждой дальности проведено 50 измерений посредством обработки информации из генерируемого информационного поля, в таблицу 2 сведены результаты по математическому ожиданию выборки дальностей, их дисперсии, величина отклонения математического ожидания выборки дальностей от прямого измерения.
Таблица 2
Вероятностные характеристики и отклонение по дальности для выборок измерений дальности для разных расстояний между объектами
В статье была разработана методика определения координат и их отклонений для пассивных объектов систем передачи информации, работающих в информационном поле, приведены алгоритмы работы блоков системы, влияющих на определение задержек распространения сигналов и координат пассивных объектов. На их основе проведён анализ эффективности определения координат пассивных объектов по сигналам системы передачи информации показавший, что отклонения при определении их координат не превышают 3,5 см.
Литература
1. Белов A.C., Козлов C.B., Спирина Е.А. и др. Информационное поле в задачах инфокоммуникаций II XX Международная научно-техническая конференция ПТиТТ-2018, XVI Международная научно-техническая конференция ОТТ-2019. Уфа, 20-22 ноября 2018 г. Материалы конференции в 2-х томах. Уфа: Изд-во Уфимского государственного авиационного технического университета, 2018. Т. 1. С. 36-41.
2. Спирина Е.А., Чабдаров Ш.М. Распределение потоков информации систем, работающих в информационном поле II Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2019. №4(44). С. 6-15. DOI: 10.25686/2306-2819.2019.4.6
3. Построение абстрактной модели взаимодействия объектов в информационном поле. Синтез принципов и алгоритмов взаимодействия объектов специализированных программно-определяемых радиоэлектронных комплексов, работающих в информационном поле: отчет о НИР (промежуточ.): 43 / ФГАНУ ЦИТиС; рук. Попов В. А. М., 2017. 75 с. Исполн.: Чабдаров Ш.М., Козлов C.B., Спирина Е.А., Гайсин А.К., Ильин Г.И., Ильин А.Г., Лернер - № АААА-А17-117060610047-9.
4. Kang H., Joung J., Kim J., Kang J., & Cho Y.S. Protect Your Sky: A Survey of Counter Unmanned Aerial Vehicle Systems. IEEE Access, 2020, 1-1. doi:10.1109/access.2020.3023473
5. Кузнецов A.C., Козлов C.B. Применение информационного поля для навигации объектов II Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические иинфокоммуникационные системы. 2021. № 3 (51). С. 31-40.
6. Козлов C.B. Новые смесевые подходы к проектированию радиоинтерфейса систем связи. Казань: ООО "Новое знание", 2014. 132 с.
^"^^-~^арактеристики тЭ'м а 5м иэ ' |Adm3|>M
Дальность
5,345 м 5,42 0,015 0,075
4,265 м 4,3282 0,0041 0,0632
3,28 м 3,3462 0,0037 0,0662
2,3 м 2,3694 0,0018 0,0694
1,79 м 1,8451 0,0018 0,0551
Из результатов эксперимента видно, что с увеличением дальности ме^ду объектами разность |Д^з| увеличивается на незначительную величину.
Заключение
7. National Instruments. R Series Intelligent DAQ - Data Acquisition and Control with Onboard Processing. [Электронный ресурс] -Режим доступа: http://datasheet.elcodis.com/pdf2/lll/15/1111576/ nipci-7833r.pdf(flaTa обращения: 24.11.2022).
8. MuRata. Ultrasonic Sensors. Application Manual. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.platan.ru/docs/pdf/murata-ultrasonic-sensors.pdf(flaTa обращения: 24.11.2022).
9. Zhao Xiaoqiang, Zhang Pengbo, He Yafeng and Zhang Zhongkui, 2016. A New Combined Algorithm of Positioning Based on the LSM and Taylor Series. Journal ofSoftware Engineering, 10: pp. 185-191.
10. Howell G.P., Morfey C.L. Speed of sound in air as a function of frequency and humidity II J. Acoust. Soc. Am. 1980.Vol. 65. No.5. P.1525-1527.
11. Akmaykin D.A., Bolelov E.A., Kozlov A.I., Lezhankin B.V., Svistuno A.E., Shatrakov Y.G. Theoretical Foundations of Radar Location and Radio Navigation. Springer Aerospace Technology. 2021. doi:10.1007/978-981-33-6514-8
12. Stefanski J. Asynchronous time difference of arrival (ATDOA) method. Pervasive and Mobile Computing, 23, 2015, pph. 80-88. doi:10.1016/j.pmcj.2014.10.008
13. Kay S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, 2nd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993.
14. Tanner R., Woodard J. WCDMA - Requirements and Practical Design. - JohnWiley&Sons Ltd, 2004. 447 c.
15. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учеб. пособие для радио-техн. спец. вузов. М.: Радио и связь, 1991. 608 с.
TESTING THE APPLICATION OF THE INFORMATION FIELD FOR OBJECT NAVIGATION
Andrey S. Kuznetsov, KNRTU-KAI, Kazan, Russia, mossberg@bk.ru Sergey V. Kozlov, KNRTU-KAI, Kazan, Russi, skozlov68@yandex.ru
Abstract
The service of positioning subscribers of a system operating in the ultrasonic range, transmitting information in an information field, defined as a set of received all physical signals existing in a certain area of space, in which real-time data streams contain information about the characteristics of the propagation medium, about interactions and the location of objects, is considered. For testing, the system parameters of the service based on the technology of code separation of channels with direct spectrum expansion, information transmission, the area of space in which testing is carried out, devices for receiving and transmitting ultrasonic signals, equipment and software on which testing is carried out, the principle of correlation reception for measuring navigation parameters is defined, a system of equations is set determination of coordinates by the rangefinder method of navigation measurements and the method of least squares. A block diagram of algorithms implemented on the Virtex5-LX30 FPGA has been developed, the operation of the signal reception and processing stand in the information field and matrix expressions according to which individual nodes of the system algorithms work. The methodology of testing the navigation service is described, according to the results of the experiment, an analysis of the effectiveness of using the information field for navigation of subscribers by the values of deviations, and the factors causing them, of certain coordinates is carried out.
Keywords: information field, rangefinder method of navigation definitions, correlation reception, code channel separation, direct spectrum spreading, ultrasonic frequency range.
References
1. A.S. Belov, S.V. Kozlov, E.A. Spirina, etc. The information field in the tasks of infocommunications. XX International Scientific and Technical Conference PTiTT-2018, XVI International Scientific and Technical Conference OT-2019. Ufa, November 20-22, 2018. Conference materials in 2 volumes. Ufa: Publishing House of Ufa State Aviation Technical University, 2018. Vol. 1, pp. 36-41.
2. E.A. Spirina, Sh.M. Chabdarov. Distribution of information flows of systems operating in the information field. Bulletin of the Volga State Technological University. Ser.: Radio engineering and infocommunication systems. 2019. No. 4 (44), pp. 6-15. DOI: 10.25686/2306-2819.2019.4.6
3. V.A. Popov. Construction of an abstract model of interaction of objects in the information field. Synthesis of principles and algorithms of interaction of objects of specialized software-defined radio-electronic complexes operating in the information field: research report (interim.): 43. FGANU CITiS; Moscow, 2017. 75 p. Performed by: Chabdarov Sh.M., Kozlov S.V., Spirina E.A., Gaisin A.K., Ilyin G.I., Ilyin A.G., Lerner, no. AAAAA-AI7-II70606I0047-9
7TT
4. H. Kang, J. Joung, J. Kim, J. Kang, Y.S. Cho. Protect Your Sky: A Survey of Counter Unmanned Aerial Vehicle Systems. IEEE Access, 2020, 1-1. doi:I0.II09/access.2020.3023473
5. A.S. Kuznetsov, S.V. Kozlov. Application of the information field for object navigation. Bulletin of the Volga State Technological University. Ser.: Radio engineering and infocommunication systems. 2021. No. 3 (51), pp. 31-40.
6. S.V. Kozlov. New mixed approaches to the design of the radio interface of communication systems. Kazan: LLC "New knowledge", 2014. 132 p.
7. National Instruments. R Series Intelligent DAQ - Data Acquisition and Control with Onboard Processing. [Electronic resource] - Access mode: http://datasheet.elcodis.com/pdf2/III/I5/IIII576/nipci-7833r.pdf (accessed: 11/24/2022)
8. MuRata. Ultrasonic Sensors. Application Manual. [Electronic resource] - Access mode: https://www.platan.ru/docs/pdf/murata-ultrasonic-sensors.pdf (accessed: II/24/2022)
9. Zhao Xiaoqiang, Zhang Pengbo, He Yafeng and Zhang Zhongkui, 20I6. A New Combined Algorithm of Positioning Based on the LSM and Taylor Series. Journal of Software Engineering, I0, pp. I85-I9I.
10. G.P. Howell, C.L. Morfey. Speed of sound in air as a function of frequency and humidity. J. Acoust. Soc. Am. I980. Vol. 65. No.5, pp. I525-I527.
11. D.A. Akmaykin, E.A. Bolelov, A.I. Kozlov, B.V. Lezhankin, A.E. Svistunov, Y.G. Shatrakov. Theoretical Foundations of Radar Location and Radio Navigation. Springer Aerospace Technology. 202I, doi:I0.I007/978-98I-33-65I4-8
12. J. Stefanski. Asynchronous time difference of arrival (ATDOA) method. Pervasive and Mobile Computing, 2015, no. 23, pp. 80-88. doi:I0.I0I6/j.pmcj.20I4.I0.008
13. S.M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, 2nd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, I993.
14. Tanner R., Woodard J. WCDMA - Requirements and Practical Design. JohnWiley&Sons Ltd, 2004. 447 p.
15. V. I. Tikhonov, V. N. Kharisov. Statistical analysis and synthesis of radio engineering devices and systems : Textbook for radio engineering. special universities. Moscow: Radio and Communications, I99I. 608 p.
Information about authors:
Andrey S.Kuznetsov, KNRTU-KAI, assistant, Kazan, Russia Sergey V. Kozlov, KNRTU-KAI, professor, Kazan, Russia
организаторы:
RUSSIA SECTION ED/MTT/AES JOINT CHAPTER RUSSIA SECTION CAS CHAPTER INSTITUTE OF RADIO AND INFORMATION SYSTEMS ASSOCIATION (IRIS)
МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕЦНИЯ
"2023 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications" SYNCHROINFO
28 - 30 июня 2023 г. Псков, Россия
All accepted and presented Papers following the conference will be submitted for inclusion into IEEE Xplore
Materials are available in English http://media-publisher.ru/en/conference/
w
