基于LMS7002M的小型機載無源定位系統設計與研究

（蘭州交通大學 電子與信息工程學院，蘭州 730070）

0 引言

干擾源的查找與定位是電磁頻譜管理的重要內容之一，在民用和軍用方面都有廣泛的應用。隨著無線網絡數據鏈和小型化空中平臺技術的飛速發展[1]，多機協同機載無源定位成為可能。空中無線電監測具有定位精度高，查處速度快，不受地面環境影響等優點。同時，空中監測平臺能夠解決非視距（Not Line of Sight）傳輸環境復雜問題。文獻[2]采用直升機搭載監測設備，驗證空中無線電監測的優越性，但存在系統龐大的問題，文獻[3]采用飛艇搭載監測設備，監測結果表明空中監測可以獲得更高的測向精度和更大的監測半徑。文獻[4]采用無人直升機搭載無線電監測設備，存在硬件成本高，操作人員技術要求高的問題。

依據不同干擾信號的特征參數不同，目前研究的測距定位方法有到達角度（Angle of Arrival）定位，接收信號強度（Received Signal Strength）定位[5]，到達時間（Time of Arrival）定位[6]和到達時間差（Time Difference of Arrival）定位[7]。查找干擾源大多采用基于AOA算法的交叉定位技術，這種定位方法存在精確度低、相位模糊、硬件成本高等問題[8,9]。基于多平臺無源定位的TDOA技術，其定位算法中求解目標函數方程數量限制計算效率，算法復雜性影響了定位的精準度[10]。在實際環境下監測節點的數量有限，這使得上述算法又沒辦法滿足精度定位的要求。為解決在復雜環境下定位精度低的問題，文獻[11]討論了TOA-AOA聯合定位算法在密集多徑環境與稀疏多徑環境下的定位性能，文獻[12]闡述AOA-RSS算法將非線性優化方程轉化為線性方程，采用兩步計算方法精確計算未知節點坐標，文獻[13]提出AOA-RSS算法存在易受到衰落效應的影響。

本文研究TDOA-AOA聯合定位方式簡化定位算法降低算法復雜度，同時減少空中監測平臺的數量。小型化多機協同機載無源定位技術兼容了監測設備和飛行載體的優勢，設計基于LMS7002M的小型多機載無源定位系統。干擾源信號被多個空中監測平臺接收，后端卡爾曼濾波混合定位算法解算，準確且高效的確定干擾源位置，對各種信號源都有較強的定位能力。

1 定位系統設計方案

1.1 聯合定位系統原理

已知在二維空間下的信號接收機位置分布，假設空間中擁有N+1個接收機作為參考點以及1個未知位置的干擾源。如果已知第i個接收機參考點的二維空間坐標記為X=[xi,yi]T，未知位置的干擾源坐標設為X=[x,y]T。若TDOA和AOA的測量噪聲分別服從互不相關的高斯分布[14]，則：

角度測量值可以表示為：

假設第1個接收節點為信號到達時間差計算中的參考點，那么與其他N個節點的距離差就能計算：

式中：i=0,1,…,N。nli表示測量噪聲。而測量所得的時間差可以表示為:

式中：信號空中傳播速度用c表示。不考慮測量誤差，推導并化簡(3)，ri表示為：

1.2 系統整體設計

系統基于多平臺的空中無線電接收技術定位干擾源，系統整體框圖如圖1所示。

圖1 聯合定位系統總體框架圖

地面控制中心設置相應帶寬和頻率參數，空中監測接收機接收到干擾源信號，完成信號前端接收，在接收到的信號中加入GPS時間戳和測向天線的方向角信息，向控制中心返回特定時間段內的IQ信號。

地面控制中心將采集到的信息發送給聯合定位模塊進行計算處理，結合空中接收機位置信息計算，得到干擾源的地理位置坐標，最終在地圖中定位顯示出來。

2 硬件設計

2.1 系統整體硬件設計

一般無人機自身包含GPS和電子羅盤等狀態信息，但是對無人機的二次開發受限，所以在系統硬件設計過程中，接收機上加入電子羅盤和GPS模塊，來獲取接收機位置和天線方向角信息，最終將信息和干擾源信號的數據進行融合[15]。完成IQ數據整合后傳到地面控制中心進行數據后端處理分析。

如圖2所示，定向天線接收來自干擾源發出的無線電信號并將信息送入空中接收機前端處理，空中平臺將處理后的干擾源信號、天線方位和平臺坐標通過無線網橋以無線方式發送到地面控制中心。控制中心將測向數據和無人機航向及方位信息融合后完成干擾源地理位置定位，引導無人機進行近距離飛行，直到最終定位到非法信號源位置結束。系統電源給空中設備供電，能夠保證兩個小時的正常監測飛行。無線網橋通過點對點的無線通信方式能夠實現10km以內的無線控制與信號接收。

圖2 系統整體硬件框圖

2.2 無線電接收平臺硬件設計

軟件無線電平臺采用數字中頻化的處理方式。不同于常規電臺的窄帶中頻，其為寬帶中頻結構。軟件無線電平臺架構如圖3所示。接收機平臺中主要有射頻前端、FPGA基帶處理和USB控制器三部分構成。

射頻前端核心是LMS7002M其中包含了放大器、濾波器、模擬混頻器、ADC等功能模塊。射頻前端中的EEPROM用于存儲控制LMS7002M性能的參數值。射頻匹配網絡、微型射頻連接器也是射頻前端的組成部分。FPGA基帶處理部分使用的是Altera公司的FPGA（EPCE30F23）芯片，實現時鐘生成、時鐘同步、I2C和SPI通信接口、FPGA信號處理和電源控制等功能。FPGA Config Flash主要完成對于FPGA初始化控制參數設定值的存儲。VCTCXO時鐘控制器，用于對時鐘進行校準控制。USB控制器的功能是數據傳輸、SPI通信和FPGA參數配置。

圖3 軟件無線電平臺架構設計

2.3 LMS7002M模塊設計

如圖4所示，軟件無線電前端處理模塊設計中采用LMS7002M射頻模塊，該模塊是基帶處理部分和空中接口模塊過渡的核心。主要實現模擬信號下變頻、自動增益控制、數字中頻采樣、AD/DA處理。

圖4 射頻前端設計圖

平臺的射頻模塊采用lime公司LMS7002M射頻芯片進行設計，LMS7002M射頻芯片具有可以靈活控制的接口，將傳統的多個芯片模塊級聯形式整合成一個芯片來實現整個射頻前端處理過程。它的優勢是頻率可以從100kHz到3.8GHz之間調諧，另外，整個硬件架構也相比傳統方式減小。

3 上位機軟件設計

3.1 上位機軟件流程

地面服務器端的軟件控制平臺能夠實現系統參數控制和定位算法處理，同時利用軟件設計為該平臺提供人機交互界面。如下圖5所示為軟件設計流程圖。

系統初始化完畢，設置帶寬、頻率范圍、調制方式等參數。上位機接收數據獲取空中平臺信息，首先判斷數據來源位置。判斷成功后，將后續數據一路對干擾信號提取并解調形成掃描數據。同時，第二路進行GPS時間戳提取并完成緩存。最后一路完成測向角數據提取并完成緩存。將緩存的GPS數據和測向角數據進行聯合定位算法處理。無解報錯并再次進行數據讀取，有解顯示結果，將掃描的頻譜數據和點位結果進行融合在終端顯示。

圖5 上位機軟件設計流程

3.2 基于卡爾曼濾波的序貫融合的混合定位算法

無源定位系統算法流程如圖6所示，ZAOA（K）表示為AOA定位系統中目標的位置到側向天線的角度信息。ZTDOA（K）表示為TDOA定位系統中通過時差定位技術得到時差信息。

圖6 TDOA-AOA混合定位序貫融合算法流程

基于卡爾曼濾波的序貫融合算法的核心思想為：根據卡爾曼濾波原理獲得AOA濾波的協方差矩陣PAOA(k/k)和相應狀態濾波值XAOA(k/k)，再分別使用PAOA(k/k)替換TDOA濾波部分預測誤差協方差陣PAOA(k/k-1)，再用XAOA(k/k)替換TDOA濾波狀態預測值XAOA(k/k-1)[16]。最終組成全局狀態濾波X(k/k)和全局狀態濾波誤差協方差矩陣P(k/k)，然后對下一步的全局狀態預測XAOA(k+1/k)以及全局狀態預測誤差協方差矩陣P(k+1/k)。通過以上描述，可以得到具體算法流程為：

計算AOA測向交叉定位狀態濾波值：

計算AOA測向定位部分濾波誤差協方差陣：

計算TDOA時差定位部分卡爾曼增益矩陣：

計算全局狀態濾波：

計算全局狀態濾波誤差協方差矩陣：

圖7 TDOA測量誤差對定位性能的影響

對本文算法與傳統算法進行對比仿真，在取不同的TDOA測量誤差的情況下采用不同定位算法的對比仿真結果如圖7所示。測試TDOA測量誤差對不同定位算法性能的影響：

上圖所示可知，隨著TDOA測量誤差的增大，由于融合算法和TDOA算法都與TDOA測量誤差有關聯性，所以TDOA/AOA融合算法和TDOA算法的定位均方根誤都逐漸增大。但是由于AOA算法與TDOA測量誤差沒有關聯性，所以其定位均方根誤差變化不大。從橫坐標可以看出，當TDOA的測量誤差超過90m后，數據融合算法的定位均方根誤差開始趨于平穩。這是由于數據融合算法結合了TDOA和AOA的定位性能優點。綜上所述，從仿真結果中可以得出，數據融合算法定位精度優于TDOA和AOA算法。

4 系統定位效果及數據測試

在二維平面上，該定位系統測試在蘭州市安寧區范圍內，為了驗證本系統接收信號頻帶范圍寬的特點，分別設置干擾源信號P1為50MHz，干擾源信號P2為420MHz，干擾源信號P3為2.8GHz。基帶頻率都設置為300Hz，調制頻偏為50kHz的FM信號。

圖8 實際位置與測量位置關系圖

表1 干擾源P1（50MHz）測試數據及誤差

續（表1）

表2 干擾源P2（420MHz）測試數據及誤差

表3 干擾源P3（2.8GHz）測試數據及誤差

根據各空中接收機的位置關系，分別對各干標源進行4次聯合定位測試，如圖8為上位機界面實際位置與測量位置關系圖。圖中綠色點位為實際干擾源設置點，黃色點位為測量的4組測量經緯度坐標。測試結果如表1至表3所示，連續測量數據4組。測試表明測量最大誤差為80m。TDOA-AOA聯合定位精度超過傳統其他定位方式，滿足無線電監測定位應用要求。

5 結束語

本文設計了一種基于LMS7002M的小型機載無源定位系統，在無線電信號源排查過程中該系統可以實現快速、高效、精準的目標定位。本系統采用多機協同機載無源聯合定位技術，高性能FPGA信號處理芯片和LMS7002S射頻芯片進行小型化無線電接收無人機設計，卡爾曼濾波的序貫融合混合定位算法對接收信號進行TDOA-AOA聯合定位，實現了信號源快速、精準定位。經現場實際測試表明：該系統測量精確度高，定位速度快，能夠完成現場干擾源定位查處的要求，提高當前民用和軍用無線電定位方面的水準。