Оптимизация параметров периодической дифференциально-фазовой синхронизации беспилотных летательных аппаратов

А.И. Сулимов

Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, 420008, Россия

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

Полный текст PDF

DOI: 10.26907/2541-7746.2021.3-4.231-249

Для цитирования: Сулимов А.И. Оптимизация параметров периодической дифференциально-фазовой синхронизации беспилотных летательных аппаратов // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки. – 2021. – Т. 163, кн. 3–4. – С. 231–249. – doi: 10.26907/2541-7746.2021.3-4.231-249.

For citation: Sulimov A.I. Optimization of periodic synchronization of UAV's clock by differential phase method. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki, 2021, vol. 163, no. 3–4, pp. 231–249. doi: 10.26907/2541-7746.2021.3-4.231-249. (In Russian)

Аннотация

Методом компьютерного имитационного моделирования определено оптимальное разнесение несущих частот для обеспечения сверхточной (наносекундной) синхронизации двух беспилотных летательных аппаратов, оснащенных бортовыми термостатированными кварцевыми стандартами частоты (OCXO). Представлена математическая модель шкалы времени кварцевого стандарта частоты и процесса ее принудительной периодической синхронизации на основе дифференциально-фазовых измерений. Согласно результатам моделирования, в зависимости от наличия ошибки оценки фазы несущей синхросигнала, обусловленной неполной компенсацией эффекта Допплера в канале распространения, оптимальное разнесение двух несущих синхронизирующих частот может варьироваться от 10 до 1500 МГц. При этом соответствующая ошибка сведения эталонной и ведомой шкал времени может быть удержана в пределах от 0.3 до 5 нс.

Ключевые слова: беспилотные летательные аппараты, воздушная беспроводная сенсорная сеть, фазовая синхронизация, стабильность частоты, кварцевый осциллятор, шкала времени

Благодарности. Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение от 26.11.2019 г. № 075-11-2019-038 «Разработка многофункционального аппаратно-программного комплекса на основе беспилотных воздушных судов для планирования и сопровождения сейсморазведочных работ»).

Литература

1. Sulimov A.I., Sherstyukov O.N., Latypov R.R., Nurgaliev D.K. Simulation of periodic synchronization of UAV's clock // 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO-2021). – 2021. – Art. 9488361, P. 1–8. – doi: 10.1109/SYNCHROINFO51390.2021.9488361.
2. Villas L.A., Boukerche A., Guidoni D.L., Maia G., Loureiro A.A.F. A joint 3D localization and synchronization solution for Wireless Sensor Networks using UAV // Proc. 38th Annu. IEEE Conf. on Local Computer Networks. – 2013. – P. 719–722. – doi: 10.1109/LCN.2013.6761319.
3. Yanmaz E., Kuschnig R., Bettstetter C. Achieving air-ground communications in 802.11 networks with three-dimensional aerial mobility // 2013 Proc. IEEE INFOCOM. – 2013. – P. 120–124. – doi: 10.1109/INFCOM.2013.6566747.
4. Kang J.-H., Park K.-J., Kim H. Analysis of localization for drone-fleet // Proc. 2015 Int. Conf. on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). – 2015. – P. 533–538. – doi: 10.1109/ICTC.2015.7354604.
5. Liu T., Hu Y., Hua Y., Jiang H. Study on autonomous and distributed time synchronization method for formation UAVs // Proc. 2015 Joint Conf. of the IEEE International Frequency Control Symposium & the European Frequency and Time Forum. – 2015. – P. 293–296. – doi: 10.1109/FCS.2015.7138844.
6. Seijo O´., Val I., L´opez-Fern´andez J.A. Portable full channel sounder for industrial wireless applications with mobility by using sub-nanosecond wireless time synchronization // IEEE Access. – 2020. – V. 8. – P. 175576–175588. – doi: 10.1109/ACCESS.2020.3025896.
7. Tiemann J., Wietfeld C. Scalable and precise multi-UAV indoor navigation using TDOA-based UWB localization // Proc. 2017 Int. Conf. on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). – 2017. – P. 1–7. – doi: 10.1109/IPIN.2017.8115937.
8. Calero D., Fernandez E. Characterization of chip-scale atomic clock for GNSS navigation solutions // Proc. 2015 International Association of Institutes of Navigation World Congr. (IAIN). – 2015. – P. 1–8. – doi: 10.1109/IAIN.2015.7352264.
9. Baojian C., Ying C., Dehai Z., Haiying Z. Study on high stability frequency equipment based on double disciplined loops // Proc. 11th IEEE Int. Conf. on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI'2013). – 2013. – P. 331–335. – doi: 10.1109/ICEMI.2013.6743061.
10. Bagala T., Fibich A., Kubinec P., Stofanik V. Improvement of short-term frequency stability of the Chip Scale Atomic Clock // Proc. 2016 IEEE Int. Frequency Control Symp. (IFCS). – 2016. – P. 1–4. – doi: 10.1109/FCS.2016.7546746.
11. Fundamentals of Quartz Oscillators. Application Note 200-2. – Hewlett Packard Co., 1997. – 28 p.
12. Allan D.W. Time and frequency (time-domain) characterization, estimation, and prediction of precision clocks and oscillators // IEEE Trans. Ultrason., Ferroelectr., Freq. Control. – 1987. – V. 34, No 6. – P. 647–654. – doi: 10.1109/T-UFFC.1987.26997.
13. Barnes J.A. Simulation of oscillator noise // Proc. 38th Annu. Symp. on Frequency Control. – 1984. – P. 319–326. – doi: 10.1109/FREQ.1984.200775.
14. Sherstyukov O.N., Sulimov A.I., Latypov R.R., Nurgaliev D.K., Smolyakov A.D. Simulation of short-term instability of UAV's clock // Proc. 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO-2021). – 2021. – Art. 9488167, P. 1–8. – doi: 10.1109/SYNCHROINFO51390.2021.9488167.
15. Kay S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing. V. 1: Estimation Theory. – Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall PTR, 1993. – 608 p.
16. Bamler R. Doppler frequency estimation and the Cramer–Rao bound // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. – 1991. – V. 29, No 3. – P. 385–390. – doi: 10.1109/36.79429.
17. Кинкулькин И.Е., Рубцов В.Д., Фабрик М.А. Фазовый метод определения координат. – М.: Сов. радио, 1979. – 280 с.
18. Epictetov L.A., Merzakreev R.R., Sidorov V.V. Application of meteor burst equipment for high precision comparisons of time and frequency standards // Proc. 7th Eur. Frequency and Time Forum (EFTF'93). – 1993. – P. 413–416.
19. Liu H.-Y., Tian X.-H., Gu Ch., Fan P., Ni X., Yang R., Zhang J.-N., Hu M., Guo J., Cao X., Hu X., Zhao G., Lu Y.-Q., Gong Y.-X., Xie Zh., Zhu Sh.-N. Optical-relayed entanglement distribution using drones as mobile nodes // Phys. Rev. Lett. – 2021. – V. 126, No 2. – Art. 020503, P. 1–6. – doi: 10.1103/PhysRevLett.126.020503.

Поступила в редакцию

09.08.2021

Сулимов Амир Ильдарович, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail: amir.sulimov@kpfu.ru

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.