空中天线功率方向图测试系统

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（一）项目背景

1.1 项目研发科学背景

天线是广播、电视、通信、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等领域应用的重要装备，天线辐射特性测量结果精确与否，不仅涉及天线性能设计指标的验证，更关系到天线系统的工作性能。目前室内与室外天线专用测试场可对小型或中小型可转动天线的辐射特性进行有效的辐射特性测量，但对已处于工作场景的天线或大中型天线及阵列辐射特性测试就很困难。本项目将应用小型无人旋翼飞机(以下简称无人机)作为测量平台，搭载测试信号源，开展天线辐射特性测量新方法与技术的研宄，以满足天线测量提出的新需求，推动我国天线技术的发展,并产生积极的科学和社会效益。

1.2 测试机理描述

1.2.1收发链路

如图所示，测试系统是由发射的信号源产生辐射信号经过发射天线辐射电磁波，达到接收天线后被接收到仪表中读取出来的一个过程。因此属于一个闭环系统，因此需要把收发天线进行联合表述来成为更适合于仪器设备测试参数的形式。

但从测试来看，可以简化为下图所示：

天线的收发方程可以表述为：

天线的增益为：

，代表考虑损耗的天线效率因子。

测试中如果发射功率、发射天线增益、极化已知，收发距离给定，在获得不同极化接收功率之后，接收天线的接收增益则可以表述为：

改变收发的极化，通过测量，并剔除失配的影响可以获得：

这个增益系数本身是天线设计者关心的参数，但为了保持一致，我们也可以借助下式将其变换为等效长度：

有源天线也可以做相关的调整。

1.2.2 射频系统的两种硬件构架

在测试中可以基于两种测试硬件架构进行测试实际上对应于两种天线测试中的硬件配置方式。

（1）基于矢量网络分析仪的测试

如下图所示，该类测试系统的基本原理是，从矢网的一个端口产生输出信号，经过电缆传输后进行放大，然后将这一信号馈入发射天线辐射电磁波，电磁波经过空间传输后到达接收天线，进入矢量网络分析仪的另一端。通过矢网的校准（校准到发射天线输入端口和低噪放输出端口），我们可以使测试获得的S21参数结合相关链式关系获得天线等效长度和增益。如果在接收端使接收信号通过LNA后进入矢量网络分析仪的另一端，就变为对有源天线的测试，此时为了给LNA供电，可能会在接收电路上插入偏置节。测试的参数同样是S21。

这种测试方法的优势在于核心设备只有一个矢量网络分析仪，收发信号的同步都可以由矢网来精确保障。因为是闭环测试，因此可以测试相位并构建相位方向图，为后续时域和频域的傅里叶变换提供完备数据。通常矢网本身的幅度不确定性较小在0.6dB。但这一测试需要电缆的连接，一方面限制了收发间距的极限（60m以上就较少见），进而使得测试系统在满足远场条件这方面受到一定限制；另一方面电缆的摆动将给测试结果带来很大幅相误差。

这里需要明确一下，远场条件，口面天线如果最大直径为D，则远场条件满足：。而对振子天线，常规的远场条件要求。实际测试中可以取两者最大的一个。

（2）基于信号源和频谱分析仪的测试

如上图所示该类测试系统的基本原理是，从在发射端口用一个信号源输出信号，（必要时经过放大后）将这一信号馈入发射天线并辐射电磁波，电磁波经过空间传输后到达接收天线，接收信号直接或通过LNA后进入频谱仪。由于发射功率，发射天线增益，收发间距已知。因此可以基于6.3.4.2的测试链路关系获取接收天线增益及等效长度等参数。

该测试方法的优点是收发分离，因此可以实现远距离的测试，但由于同步和触发问题，无法进行相位的测量。

本项目中在首次研发中采用这种策略。

1.2.3 测试中的坐标系

（a）全局坐标系和矢量分解

（b）经线和纬线轨迹及极化

1.3 硬件调研

为了实现上述的测试，系统的主要构成模块必须包含以下几个部分：

载体平台：无人机，含起落架、机身、机架、电池、植保无刷动力套装

飞行控制系统：地面遥控器、遥控数据链、飞控主控和RTK GPS

三轴自稳云台

arm机载计算机

辐射信号源

探头天线

接收采样系统

定位和授时系统（双天空端RTK和地面端RTK基站）

飞行监控系统：摄像头

WiFi路由器、8G图数传通信系统

地面控制终端电脑

相互连接和控制关系如下图所示：

1.3.1关于无人机平台及飞控的调研

无人机

在安防、救援、火情检测等方面，多旋翼飞行器正发挥誉为强大的作用。目前，国内外旋翼无人机的知名产品主要有：中国大疆创新（DJI）公司发布的精灵（Phantom）系列、悟（Inspire）系列，法国 Parrot 公司发布的AR.Drone无人机，美国 3D Robotics 发布的3DR Site Scan无人机等。

当前，国内外有不少使用多旋翼飞行器搭载负载平台进行相关的研究。其中，国内有以DJI为主的多旋翼飞行器以及配套的司空地面站平台，也有国外以开源为主的平台（如APM、PIX飞控系统和对应的QGroundControl、MissionPlanner开源地面站等），以及由国内其他公司研发与设计的基于STM32或TI嵌入式芯片为主的简易平台（如无名飞控、匿名飞控以及其他相关平台）。如下对比介绍了一些知名的配套平台：

DJI-商业多旋翼飞行器平台。对于整机飞行系统，DJI采用御/晓/精灵/经纬等系列无人机，搭配DJI GO系列APP实现遥控器端控制飞行以及相关飞行参数获取和控制拍照摄影等。对于企事业单位，DJI提供以司空系统为主的飞行器管理平台。提供基本的多无人机控制功能以及DJI官方提供的云上解决方案，以及配套的一体化作业平台，如：大疆机场。

Ardupilot/PX4-开源无人机系统。Ardupilot和PX4是两大主流开源无人机系统，前者由DroneCode基金会维护，后者由Auterion公司维护，Ardupilot历史要远长于PX4，因此功能更丰富，经历的坑也更多，填的坑也更多，因此有“功能完善、运行稳定”的优势。APM与PX4在一些关键算法上是相互借鉴的，因此算法先进程度差不多。PX4由于起步晚，历史包袱少，最初就搭建了一个很先进的架构，因此获得了代码简洁易懂易懂的优势。该开源系统在国内外影响力较大，除多旋翼外同样支持固定翼、垂直起降等机型。

STM32/TI-嵌入式芯片开源无人机系统。该系列以匿名、无名飞控为主，最初是由大学生创业团队设计并开发的，具有光流定位、GPS定点等功能。只支持多旋翼系列机型，并且由于其配套地面站程序较为简易，主要适用于教学实验等领域，不适用于商业等对稳定性要求较高的环境中。

飞行控制

无人机的飞行控制是无人机研究领域主要问题之一。在飞行过程中会受到各种干扰，如传感器的噪音与漂移、强风与乱气流、载重量变化及倾角过大引起的模型变动等等。这些都会严重影响飞行器的飞行品质，因此无人机的控制技术便显得尤为重要。

传统的控制方法主要集中于姿态和高度的控制，除此之外还有一些用来控制速度、位置、航向、3D轨迹跟踪控制。多旋翼无人机的控制方法可以总结为以下三个主要的方面。

线性飞行控制方法

常规的飞行器控制方法以及早期的对飞行器控制的尝试都是建立在线性飞行控制理论上的，这其中就又有诸如PID、H∞、LQR以及增益调度法。

1.1 PID控制：PID控制属于传统控制方法，是目前最成功、用的最广泛的控制方法之一。其控制方法简单，无需前期建模工作，参数物理意义明确，适用于飞行精度要求不高的控制。

1.2 H∞控制：H∞控制属于鲁棒控制的方法。经典的控制理论并不要求被控对象的精确数学模型来解决多输入多输出非线性系统问题。现代控制理论可以定量地解决多输入多输出非线性系统问题，但完全依赖于描述被控对象的动态特性的数学模型。鲁棒控制可以很好解决因干扰等因素引起的建模误差问题，但它的计算量非常大，依赖于高性能的处理器，同时，由于是频域设计方法，调参也相对困难。

1.3 LQR控制：LQR控制是被运用来控制无人机的比较成功的方法之一，其对象是能用状态空间表达式表示的线性系统，目标函数为是状态变量或控制变量的二次函数的积分。而且Matlab软件的使用为LQR的控制方法提供了良好的仿真条件，更为工程实现提供了便利。

1.4 增益调度法：增益调度（Gain scheduling）即在系统运行时，调度变量的变化导致控制器的参数随着改变，根据调度变量使系统以不同的控制规律在不同的区域内运行，以解决系统非线性的问题。该算法由两大部分组成，第一部分主要完成事件驱动，实现参数调整。如果系统的运行情况改变，则可通过该部分来识别并切换模态；第二部分为误差驱动，其控制功能由选定的模态来实现。该控制方法在旋翼无人机的垂直起降、定点悬停及路径跟踪等控制上有着优异的性能。

2. 基于学习的飞行控制方法

基于学习的飞行控制方法的特点就是无需了解飞行器的动力学模型，只要一些飞行试验和飞行数据。其中研究最热门的有模糊控制方法、基于人体学习的方法以及神经网络法。

2.1 模糊控制方法（Fuzzy logic）模糊控制是解决模型不确定性的方法之一，在模型未知的情况下来实现对无人机的控制。

2.2 基于人体学习的方法（Human-based learning）美国MIT的科研人员为了寻找能更好地控制小型无人飞行器的控制方法，从参加军事演习进行特技飞行的飞机中采集数据，分析飞行员对不同情况下飞机的操作，从而更好地理解无人机的输入序列和反馈机制。这种方法已经被运用到小型无人机的自主飞行中。

2.3 神经网络法（Neural networks）经典PID控制结构简单、使用方便、易于实现，但当被控对象具有复杂的非线性特性、难以建立精确的数学模型时，往往难以达到满意的控制效果。神经网络自适应控制技术能有效地实现多种不确定的、难以确切描述的非线性复杂过程的控制，提高控制系统的鲁棒性、容错性，且控制参数具有自适应和自学习能力。

3. 基于模型的非线性控制方法

为了克服某些线性控制方法的限制，一些非线性的控制方法被提出并且被运用到飞行器的控制中。这些非线性的控制方法通常可以归类为基于模型的非线性控制方法。这其中有反馈线性化、模型预测控制、多饱和控制、反步法以及自适应控制。

3.1 反馈线性化

反馈线性化是非线性系统常用的一种方法。它利用数学变换的方法和微分几何学的知识，首先，将状态和控制变量转变为线性形式，然后，利用常规的线性设计的方法进行设计，最后，将设计的结果通过反变换，转换为原始的状态和控制形式。反馈线性化理论有两个重要分支：微分几何法和动态逆法，其中动态逆方法较微分几何法具有简单的推算特点，因此更适合用在飞行控制系统的设计上。但是，动态逆方法需要相当精确的飞行器的模型，这在实际情况中是十分困难的。此外，由于系统建模误差，加上外界的各种干扰，因此，设计时要重点考虑鲁棒性的因素。动态逆的方法有一定的工程应用前景，现已成为飞控研究领域的一个热点话题。

3.2 模型预测控制

模型预测控制是一类特殊的控制方法。它是通过在每一个采样瞬间求解一个有限时域开环的最优控制问题获得当前控制动作。最优控制问题的初始状态为过程的当前状态，解得的最优控制序列只施加在第一个控制作用上，这是它和那些预先计算控制律的算法的最大区别。本质上看模型预测控制是求解一个开环最优控制的问题，它与具体的模型无关，但是实现则与模型相关。

3.3 多饱和控制

饱和现象是一种非常普遍的物理现象，存在于大量的工程问题中。运用多饱和控制的方法设计多旋翼无人机，可以解决其它控制方法所不能解决的很多实际的问题。尤其是对于微小型无人机而言，由于大倾角的动作以及外部干扰，致动器会频繁出现饱和。致动器饱和会限制操作的范围并削弱控制系统的稳定性。很多方法都已经被用来解决饱和输入的问题，但还没有取得理想的效果。多饱和控制在控制饱和输入方面有着很好的全局稳定性，因此这种方法常用来控制微型无人机的稳定性。

3.4 反步控制

反步控制是非线性系统控制器设计最常用的方法之一，比较适合用来进行在线控制，能够减少在线计算的时间。基于Backstepping的控制器设计方法，其基本思路是将复杂的系统分解成不超过系统阶数的多个子系统，然后通过反向递推为每个子系统设计部分李雅普诺夫函数和中间虚拟控制量，直至设计完成整个控制器。反步方法运用于飞控系统控制器的设计可以处理一类非线性、不确定性因素的影响，而且已经被证明具有比较好稳定性及误差的收敛性。

3.5 自适应控制

自适应控制也是一种基于数学模型的控制方法，它最大的特点就是对于系统内部模型和外部扰动的信息依赖比较少，与模型相关的信息是在运行系统的过程中不断获取的，逐步地使模型趋于完善。随着模型的不断改善，由模型得到的控制作用也会跟着改进，因此控制系统具有一定的适应能力。但同时，自适应控制比常规反馈控制要复杂，成本也很高，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用自适应的方法。

1.3.2关于无人机授时和定位系统的调研

这些无人机内置GPS导航定位模块，并且可以将位置信息传送至地面遥控转装备。但是由于电离层、对流层误差以及授时误差等，传统的GPS定位系统的精度只能达到几米量级。对于需要较为精确的角度信息的方向图测试，往往需要分米甚至厘米量级的无人机定位误差，因此传统的GPS定位系统不能满足要求，需要考虑其他的定位技术。目前，可用于无人机精密定位的主要有如下几种技术：

基于GPS的实时动态差分（Real Time Kinematic, RTK）技术是GPS定位技术的新发展，可以提供更高精度的定位结果。RTK技术是基于载波相位观测值的实时定位技术。在RTK模式下，基准站通过数据链向定位目标传送其载波相位观测值和坐标信息。定位目标一方面接收基准站的数据，另一方面采集GPS观测信号，利用两种数据组成差分观测值，实时处理后得到定位结果，可以达到厘米量级的精度。但RTK技术要求定位过程中，要保持四颗以上卫星可见且具有较好的几何构型，否则无法达到厘米级定位精度。

基于到达角度（angle of arrival, AOA）的定位方法，又称测角交叉定位，是一种常用的定位方法。该定位方法利用多个接收站分别测量信号到达角度，建立角度观测方程组，求解得到辐射源的位置。这种定位方式应用于远距离定位时，较小的角度测量误差会引入大的定位误差，较难实现精确定位。但AOA方法不需要多个接收端的高精度时间同步。

随着定位技术的发展，出现了基于到达时间（time of arrival, TOA）和基于到达时间差（time difference of arrival, TDOA）的无源定位方法，相对于AOA方法，TOA、TDOA方法一般具有更高的定位精度。TOA方法是利用多个接收站分别测量辐射源信号传播时延，建立球面观测方程组，求解得到辐射源位置；TDOA是测量多个接收站接收信号的传播时延差，建立双曲面观测方程，解算辐射源位置。对于观测方程的解析算法，经典的解析算法包括球面相交法、平面相交法及球面插值法等，这些方法虽然能够求得辐射源位置的解析解，但算法性能有待进一步优化。Chan与Ho对经典算法进行了改进，将非线性估计问题转换成两步线性加权最小二乘估计问题，在一定条件下，该求解方法的定位误差可以逼近于克拉美罗下限。相比于AOA定位方法，TOA/TDOA方法不需要使用阵列天线测量来波方向，但需要多个接收站保持高精度时间同步。

基于RSS（received signal strength,）的指纹定位技术需要在定位空间内布设传感器网络，离线阶段采集每个传感器接收到的来自多个发射源的信号强度，存入指纹库，在线定位阶段通过无人机采集到的信号强度与指纹库进行匹配从而完成定位。但由于需要布设大量传感器网络，RSS指纹库的定位方式一般适用于空间有限的室内定位，而且无人机飞行的情况下，由于在同一地点连续RSS测量的采样点少，会导致较大的定位误差。

视觉里程计定位是无人机定位领域新兴的方法，主要应用于无GPS的室内或地下环境中。常用的机载单目视觉里程计定位方法有光流传感器、基于图像特征点以及激光雷达的SLAM（同时定位与地图创建）方法以及各种各样的基于地面标记二维码的位姿测量方法。国内以DJI为首的消费级和行业级无人机企业利用全向多目视觉实现了基于VIO SLAM的视觉定位和避障解决方案；国外，由Farid Kendoul等人开发的小型飞行器，可以实现在室内和室外环境的自主定位。Herisse等人利用光流传感器实现了四旋翼无人机的稳定悬停。旋翼无人机领域三大巨头之一的法国派诺特公司，推出了AR.Drone无人机，其配备有摄像机以及超声波高度传感器，可以实现自主悬停。国内，开源无人机团队利用光流传感器实现了四旋翼无人机速度、位置信息的测量计算。北京航空航天大学的阎鹏等人，利用对二维光流场的估计，计算出无人机的运动参数，并通过二维图像与三维空间的几何转换关系得到无人机的位姿信息。但是视觉里程计定位方法需要高分辨率的摄像头、丰富的地面纹理，对于较为复杂的实际环境特征，需要各个传感器间实现较为一致的全局信息采样与优化，一定程度上消耗较多的机载计算资源，而且存在一定程度的图像或点云信息的误匹配，影响全过程闭环位姿估计的结果，并随着姿态积分至位移的过程存在较大的累计误差，因此视觉里程计定位多用于低空、光线适宜、纹理丰富且多样的环境中。

本项目采用厘米级差分RTK GPS定位技术，利用双RTK GPS的定位差分估算偏航角，替代磁罗盘的指南针。因为指南针可能会受到外界磁干扰或无人机的电机和电调的电磁干扰，因此该方法可以避免由于电磁干扰导致的无人机偏航估计错误。

1.3.3 射频信号模块源

采用国测电子公司的TriachyTechnologiesVSG6G1C系列便携式高精密USB射频信号发生器，具有超宽频率范围、模拟调制、数字调制、脉冲调制等性能，通过网络连接轻松实现信号的远程操作控制。开放 API（应用程序编程接口）接口，其提供了丰富的命令和测量功能。

通过 USB-Type C 线缆连接 PC 电脑并运行 USB 信号发生器软件，在 PC 电脑端进行各种射频信号参数设置，形成一台真正的便携式射频信号发生器。频率范围从 100Hz 到 6.1GHz，幅度输出范围从-100dBm 到+10dBm。

产品接口如下：

软件操作界面如下：

本项目中采用USBoverNetwork方式实现射频信号源的远程操控，参考软件为flexihub，该软件操作界面如下：

技术规格如下：

1）频率范围

频段 I： 1MHz-4GHz

频段 II： 4GHz-6.1GHz

低频： 100Hz-1MHz

频率分辨： 1Hz

频率稳定性：±0.5ppm @ 温度-20℃ - +60℃

老化率：±1 ppm / 每年

参考频率输出： 10MHz

参考频率输入： 20MHz

2）电平范围

频段 I： -100dBm ~ +10dBm （校准）

频段 II： -100dBm ~ +0dBm （校准）

低频： -50dBm ~ +0dBm （无校准）

输出电平分辨率： 0.25dB

输出电平误差：＜ 1dB（@ 1GHz /25℃）

3）脉冲调制

单频脉冲重复时间： 40us-20s

扫频和跳频脉冲重复时间： 400us-20s

脉冲持续时间： 0.25us-5s

多脉冲数量： 2-250

多脉冲延迟： 0.71us-5s（最后一个脉冲不能与第一个脉冲重叠）

开/关比：＞90dB

4）带/不脉冲调制的扫频

频率范围： 50Hz-6.1GHz

扫描点数： 2-50000

频率步进范围： 1Hz-1GHz

步进时间：由脉冲重复时间确定

脉冲宽度： 0.25us-5s 脉冲持续时间控制

*无脉冲扫频模式下，则此参数无效

5）带/不脉冲调制的跳频

频率范围： 50Hz-6.1GHz

跳频点数： 2-4000

跳频时间： 2500 hop/s - 0.05 hop/s

脉冲宽度： 0.25us-5s 脉冲持续时间控制

*无脉冲跳频模式下，则此参数无效

6）模拟调制 I&Q 控制（Demo）

FM 调制频率： 10Hz-2KHz, 调制深度 20

AM 调制频率： 10Hz-2KHz, 调制深度 80%

PM 调制频率： 10Hz-2KHz, 调制深度 280 度

*I&Q RAW 数据文件，可以实现任何类型的模拟调制，如 RF 窄带噪音信号。

7）数字调制 I&Q 控制（Demo）

MSK 调制速率： 20b/s - 200Kb/s

GMSK 调制速率： 20b/s - 200Kb/s ,BT=0.7

FSK 调制速率： 10b/s - 10Kb/s

*I&Q 数据文件，用于研究不同的 I&Q 模式，内部 I&Q 编辑文件可以产生

大部分数字调制，如 SFSK。

8）相位调制 I&Q 控制（Demo）

QPSK 调制速率： 20b/s – 2Mb/s

8PSK 调制速率： 400b/s – 4Mb/s

16QAM 调制速率： 800b/s – 8Mb/s

*I&Q 数据文件，用于研究不同的 I&Q 模式，内部 I&Q 编辑文件可以产生

大部分数字调制。

9）I&Q 内部调制

I&Q 采样率： 2KHz-2.4MHz（步进从 30~36000）

注意：定时器时钟为 72MHz，采样率=定时器时钟/步进

I&Q 数据缓冲区大小： 100KB

10）I&Q 外部调制

基带信号带宽： 500MHz

I&Q 电平： 0.9 Vpp

I&Q 参考点： 0.5 V

*内部 I&Q 调制芯片为 AD RF6755,详情请参考 AD RF6755 数据手册

11）低频段模式

频率范围： 100Hz-1MHz

DDS 信号，从 N 型连接器输出。时钟为 2MHz，因此在 300KHz-1MHz 时会产生波形失真.

加载 MOD 文件

I&Q 文件将使用低频 DDS 信号波形产生任何类型的调制，文件可以从 I&Q引擎文件中产生，但保留两个规则：

1.I&Q 时钟保持 2MHz，步进为 36

2.速率必须低于低频段波形频率

加载原始文件：

根据 I&Q 缓存文件生成时钟为 2MHz 的波形，在这种模式下可以产生更多信号，如 DTMF, FM 立体声等.

AM FM PM 模式

将低频信号（DDS 信号波形，调制或任意波形）调制到 RF 射频段，以产生RF 信号的 AM、 FM 和 PM

AM 调制深度： 0-100%

FM 调制度： 1Hz-500KHz

PM 调制度： -18000degree~+18000 degree

注意： DDS 波形，加载模式文件，加载 RAW 文件设置后， N 型连接器的低频段输出。 AM FM PM 模式设置后，将从 N 型连接器输出 RF 信号。

12）脉冲信号输出

输出电平： 3.3V

重复时间： 40uS to 20s

持续时间： 0.25us to 5S

多脉冲数量： 2~250

多脉冲延迟： 0.71us to 5S（第一和最后脉冲不能重叠）

输出连接： MMCX 连接器

1.3.4 天线系统调研

目前已经被用于测试的发射天线文献报导了两种。

（1）Biconical antenna BBOC 9217，（Schwarzbeck and A. Schwarzbeck, “Schwarzbeck Mess-Elektronik OHG.”http://www.schwarzbeck.de/index.php/en/）

有源天线，在10MHz~2500MHz上，增益大约为-25dB。12V电压供电。长度25cm。张角53度。重量300g

S11 和增益

（2）VSQ 1000：signal generator RSG 1000信号发生器和biconical antennaDPA 4000

RSG可以产生1MHz-1GHz（间距1MHz）的信号。20-80W的单频点功率为1。电池供电。DPA 4000 biconical antenna线极化。接近cos函数方向图。

本项目采用GRAND设计的宽带对称阵子作为探头

该探头覆盖50-200MHz带宽

长度为1368mm

宽度为：496mm

半张角约为：38度

1.3.5 云台系统调研

待补充

1.3.6 通信系统调研

图数传通信

无人机图数传通信系统采用5G全高清数字传输设计，包含天空端模块、天空端供电单元、天空端双铜管天线、地面端模块、地面端全向天线。以下为图数传通信系统的相关参数：

数字视频传输，输入最高可支持 1920*1080@60fps，输出最高达 1920*1080@30fps；

使用 5G 射频技术，发射功率 100mw(符合 FCC 认证标准)；

地面端搭配 5dbi 的全向天线（标配），实测有效传输距离达 1.5km ；

地面端搭配 16dbi 的定向天线（选配），实测有效传输距离高达 5km ；

视频输入、输出格式：

HDMI 输入；

5G WI-FI 全高清视频输出：Android 手机、平板电脑通过 app 连接后可做显示器使用；

抗干扰：

上行/下行链路采用 MIMO 多天线技术和 OFDM 调制方式，配合先进的算法，有效提高系统数据带宽和复杂环境的稳定性，提高系统的动态性能；

下行链路实时监测各信道干扰状态，动态选择最优信道工作（最多 24 个传输通道）；

同时同地可支持多达 24 设备同时工作；

低延时：

系统延时 80ms；

电池与充电：

地面端内置 1300mAh 容量电池，设备可连续工作 2 小时.可以使用充电宝的设备连接持续使用。

天空端输入电压 5V（可选宽电压输入模块 7-28V）

通信系统连接图：

WiFi通信

采用蒲公英R300组网路由器，地面站计算机安装蒲公英组网客户端，通过4G LTE数据传输实现地面站与飞行器端快速组建虚拟局域网，实现组网内设备节点间的互联互通。

在蒲公英路由器管理页面——智能组网栏中，可对已经创建好的网络进行组网成员列表查看、访问控制、重启组网服务以及加密传输开关。

1.3.7 接收采集系统调研

接收系统以GRAND单元接收系统为基础构建。包含有天线、LNA、DAQ。

天线：

覆盖50-200MHz带宽

长度为1368mm

宽度为：496mm

半张角约为：38度

12V供电

18dB增益

2.5dB噪声系数

500MHz采样速率

14位采样位数

0.9-0.9V的动态采样范围

时间精度15ns

（二）项目实施方案

2.1 项目整体方案

2.1.1 硬件方案

乙方进行无人机测试平台的整体方案设计及实现：

基于上述模型构建了3套子系统完成如下的测试。

（1）动力及控制系统

该系统由无人机平台、飞行控制、云台构成

无人机平台（1450mm轴距六旋翼无人机）包含电池动力、机架、机身、螺旋桨、提供了核心的载体平台。

飞行控制由天地飞7通道遥控器和机载接收机和飞控系统构成提供对飞机的姿态、轨迹、速度的控制和数据记录，并辅助云台系统进行天线姿态控制

云台，吊装于无人机电池挂板下方，根据补偿算法控制3轴的旋转确保天线的姿态在飞行中处于轨迹切线方向。同步记录数据。

（2）数据通信及定位系统

待补充

（3）射频链路系统

本项目中射频链路有挂载在无人机上射频信号源、发射天线、接收天线、LNA、DAQ构成。

可以看出前面两个系统为平台系统，后一个系统为功能系统。三者合并构成测试系统的核心。

对应的

2.1.2 测试方案

可以看出测试中采用开环系统。以机载GPS和接收端GPS构成了同步系统（数据处理轴线依托）。

以此为基础，对接收端信号利用飞行轨迹进行裁剪、校准和插值，利用飞控和云台进行极化补偿、利用FFT变换获取频域信息。最终获取与收发相对位置对应的归一化方向函数，结合基于标准对称阵子的标定来获取增益方向图。

2.2 项目模块构成的功能分解（重点陈述模块功能、要求和互联接口）

2.2.1 无人机平台研发模块（硬+软）

项目进行无人机平台的开发、加工和组装调试，无人机具备如下的性能：

摇杆姿态和速度控制，飞行模式调节（姿态/定高/定点/悬停/手动/机载计算机控制），地面站航点飞行，自动起飞与降落，机载计算机控制自主飞行，远距离无线通信，失控和故障保护功能等。

无人机的技术参数如下

无人机机架型号：六旋翼碳纤维机架

电池型号：TATTU 16000mah 智能版 *2

动力系统型号：好盈植保动力套装X6

对称电机轴距: 1380mm

外形尺寸: 1480 mm x 1480 mm x 550mm(展开时)

500 mm x500 mm x 550mm(折叠后) 长宽高

桨叶规格: 直径*螺距: 32x7 inch

最大上升速度: 5 m/s

最大下降速度: 5 m/s

水平飞行速度：定位模式：5m/s 姿态模式：8m/s运动模式：12m/s

姿态模式: 20m/s

最大可倾斜角度: 定位模式: 30° 运动模式: 30° 姿态模式: 30°

最大旋转角速度: 120°/s

最大可承受风速: 7 级

最大载重：≥5KG

标准飞行时间:≥20分钟（两块6s电池）

≥30分钟（四块6s电池）

充电时间：35分钟

工作环境温度: -40℃至+70℃

飞行海拔：≥4000米

飞行湿度：＜60%

飞行高度：≥2000米

飞行模式：手动、自动、定高、定点、运动、姿态、外部控制。

卫星定位模块: GPS/GLONASS 双模 GPS 北斗卫星（三重定位）

悬停精度：

垂直: ±1.5 m（GPS 定位正常工作时）

垂直: ±0.1 m（GPS RTK 定位正常工作时）

水平: ±1.5 m（GPS 定位正常工作时）

水平: ±0.1 m（GPS RTK 定位正常工作时）

防护等级：机体全包围碳纤维设计，动力系统防水防沙。

机身材料：碳纤维材料，重量轻，强度高，具备防腐蚀性。

遥控与接收系统：天地飞WFT07+天地飞RD201W SBUS接收机，空旷距离传输距离可达1500m。（2.4GHz单全向天线）

操控方式：PC地面站/APP地面站/遥控器

飞行指示灯：6枚，可分辨机头机尾。

操作时间：运输状态至飞行状态≤3分钟（2人）

任务载荷：飞控和机载计算机可提供多种接口（UART/IIC/SPI/CAN），同时挂载多种任务载荷。

地面站系统：具备航点飞行，日志下载与分析，后台数据监管等。

控制权：飞机在飞行或悬停时刻随时切换不同控制站，且可正常工作。

最大控制距离：2KM（空旷无干扰情况下）

安全功能：失控返航，低电量自动返航和降落，断桨保护，控制权交接，一键降落。

图数传系统：Insight HDMI 1080P高清数字图数传，功率100mw，空旷距离传输距离可达1500m。（双5.8GHz全向铜管天线）

板载计算机型号：树莓派4 4GB款+16GB TF存储卡

2.2.2 航线设置和高精度自动飞行及航迹、姿态、时间信号收集模块（软）

项目进行无人机控制平台和链路的软硬件开发，具备如下的性能：

图形化航迹设置界面、预置轨迹导入、电量匹配和预警、飞行速度设置、飞行时间预估，一键自动飞行，轨迹实时获取和显示。航迹、姿态、时间信号采集和记录（或实时下传）。

地面站连接方式：通过USB线连接飞控或使用地面站电脑或平板电脑连接至Insight图数传地面端的WiFi热点。如果使用图数传地面端，则需要在连接设置中设置为TCP连接，IP地址为192.168.2.220.端口为2018，保存后点击connect即可连接。

Mission模式可以在地面站的地图中手动输入航点信息，或点击地图中的位置自动生成下一个航点坐标，Mission模式下飞行可以基于jerk-limited约束转向方式实现轨迹平滑，尽量保证飞行器匀速飞行。与此同时，我们开发了一个python的航点坐标自动生成工具，输入飞行速度、飞行轨迹中心点、起飞高度、飞行半径、可以自动生成Mission模式支持的plan文件，实现无人机从设定的起飞点起飞，自动完成指定航线的飞行并返回到起飞点。

Mission模式航迹设定与显示：

Mission模式一键自动起飞：

飞行姿态实时回传画面：

飞控全部参数实时回传：

该界面会以特定的频率通过MAVLink协议实时回传传感器以及飞控状态信息。

传感器参数获取以及校准：

当飞行器周围的电磁环境发生较大变化，或飞行器自身传感器位置发生更换等情况，需要在地面站中对飞行器的传感器进行校准，这部分校准流程详情参考地面站说明即可。

飞行数据导出：

在使用中，先在python航点自动生成程序中输入生成轨迹所需的相关信息：

变量名	变量类型	变量含义	举例
center_Lat	float	中心点纬度	34.12834081
center_Lon	float	中心点经度	108.82870659
center_AltRel	float	中心点相对起飞点高度	40.0
circle_Rad	float	轨迹圆的半径（米）	100.0
circle_Dis	float	相邻两点之间的距离（米）	1.0
circle_theta	float	前一部分定义的θ角（弧度表示法）	1.0472

让其生成json形式的plan文件，再在Mission模式中导入此plan文件，即可导入我们所需的一条航线，之后可以在QGC地面站中控制其自动飞行。

地面站详细功能参考QGroundControl官方技术文档：

Overview · QGroundControl User Guide

进行RTK移动端、基站端的配置，实现RTK设备的正常工作并进行校准，实现基于无人机天线方向图的高精度测试，指标如下：

RTK定位精度、格式、刷新率参数指标：

导航刷新率：RTK up to 20Hz

定位精度：RTK 0.01m + 1ppm CEP

收敛时间：RTK < 10s

供电接口：飞控供电 5V

捕获卫星：冷启动24s，辅助启动2s，再次捕获1s

灵敏度：跟踪与导航-167dBm，冷启动-148dBm，热启动-157dBm，再次捕获-160dBm

抗干扰：主动式CW检测与消除板载滤波器

信息格式和刷新率

数据协议：NMEA、UBX binary、RTCM version 3.3

数据接口

第三方负载设备通过串口或USB接口连接至机载计算机，并利用机载计算机与飞控的ROS通信部分获取RTK相关定位数据。

2.2.3 无人机对载荷的功能性支持模块

1）对负载器件的功能性支持（软）

项目完成基于USB over Network软件的对信号源的远程调控，飞行平台提供对负载供电的12V、5V两个电源接口。

射频信号源参数指标：

重量：200g

供电：5V

功耗：800mA

控制和供电接口：USB

射频信号接口：N型头

辐射功率监控方式：基于配套软件实现对发射信号的设置与监控

载荷设备与板载计算机通过USB接口进行连接，其与地面站计算机的通信采用USB over Network实现方式（参考软件：flexihub），进而实现操作人员在地面站计算机上对信号源的远程设置与监控：将发射信号设置为连续正弦波信号，并对其发射功率（-100dBm~+10dBm）进行设置，对其发射信号扫频频段（起始频率、截止频率及其步进频率）进行设置与监控。软件操作界面如下图所示：

2）对负载云台和天线探头的功能性支持（硬+软）

高：给出云台的重量、质心、典型3级风力下的风载荷扭矩、控制接口、机械接口、供电、功耗。有无反馈信息等

3）对通信、定位等其他模块的功能性支持（硬+软）

魏：核实其他的需求

乙方完成通信、定位等各基本模块的功能性支持：

板载计算机通过USB连接载荷设备，并采用USB over Network方式与地面站计算机通信。参考软件：flexihub

无人机支持的载荷相关参数：

WiFi通信距离：≥200米

环境适应性

1）工作温度： -25℃～+55℃；

2）存储温度： -40℃～+70℃；

3）相对湿度： 95±3%（30℃）；

4）振动： 15Hz～2000Hz，5g；

5）冲击：轴向 10g，侧向、竖向 3g，时间 11±2ms；

承载能力： ≥6Kg；

中空尺寸： ≥φ150mm；

平台重量： ≤5Kg；

供电电压： +24VDC；

供电电流： 8A；

2.3 项目研发详细方案（与上述模块对应，重点陈述模块的软硬件实现和调测策略）

2.3.1 地面静态调试阶段

包含，RTK安装与调试、射频信号发射和通信地面静态调试、飞控系统参数调试、IMU和气压计等飞行传感器标定与初始化。

2.3.2 空中分系统调试

电池、飞控、遥控、摄像头分系统可靠性调试；

航线、定位、授时精度及可靠性调试；

云台功能和数据获取显示调试；

射频发射系统调试。

2.3.3 全系统调试

实际飞行路径：云台起飞时水平，飞行中云台坐标系与世界坐标系平行。无人机从地面站附近的起飞点起飞，根据天线所处的经纬度位置以及计算后的相对起飞点的地面高度信息爬升到图上轨迹的最高点，然后经过几轮循环以接近匀速的切向飞行速度反复飞行到圆弧左右两个端点。

圆弧半径：60m

切向飞行速度：3m/s

云台角度限制：天顶角度<65度