Бистатическая радиолокационная система для мониторинга транспортных средств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Нгуен Ван Туан

• Нгуен Ван Туан
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Ван Туан

Введение

ГЛАВА 1. Анализ основных существующих в настоящее время технологий для мониторинга транспортных средств

1.1. Инфракрасные датчики

1.2. Ультразвуковые датчики

1.3. Детекторы с индукционной петлей

1.4. Магнитные датчики

1.5. Видеокамеры

1.6. Радиолокационные датчики

1.7. Бистачическая радиолокация для мониторинга транспортных средств

Выводы по первой главе

Глава 2. Бистатическая радиолокационная система с использованием OFDM сигнала

2.1. Бистатическая радиолокация

2.1.1. Измерения в бистатической радиолокации

2.1.2 Принцип построения БРЛС мониторинга

2.2. Мультиплексирование с ортогональным частотным разделением OFDM

2.2.1. Цифровое аудиовещание

2.2.2. Наземное цифровое видеовещание

2.2.3. Сигнал LTE

2.2.4. Сигнал 5G

2.3. Оценка возможности бистатической РЛС c использованием различных OFDM сигналов

Выводы по второй главе

Глава 3. Алгоритм обработки OFDM сигнала 5G В БРЛС

3.1. Общая схема обработки данных в БРЛС

3.2. Структура сигнала 5G нисходящей линии связи

3.2.1. Блок сигнала синхронизации

3.2.2. Физический нисходящий канал управления

3.2.3. Физический нисходящий канал управления

3.3. Алгоритм обработки OFDM сигналов 5G в бистатической РЛС

Выводы по третьем главе

Глава 4. Моделирование и экспериментальные исследования бистатической

РЛС

4.1. Моделирование алгоритмов обработки в бистатической РЛС на основе OFDM сигналов 5G

4.1.1. БРЛС для мониторинга транспортных средств с использования собственного передатчика OFDM сигнала 5G без развертки лучей

4.1.2. БРЛС для мониторинга транспортных средств с использования собственного передатчика OFDM сигнала 5G с разверткой лучей

4.1.3. БРЛС для мониторинга транспортных средств с использованием удаленного передатчика OFDM сигнала 5G с разверткой лучей

4.2. Экспериментальные исследования БРЛС на основе OFDM сигналов 5G в реальных условиях

Выводы по четвертой главе

Заключение

Список использованных источников

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

БРЛС Бистатическая радиолокационная система

ВФН Взаимная функция неопределенности

ИК Инфракрасный

ИТС Интеллектуальная транспортная система

ОСШ Отношение сигнал/шум

ЦУиСОИ Центр управления и совместной обработки информации

ЭПР Эффективная площадь рассеяния

BPSK Binary Phase Shift Keying

CORESET COntrol REsource SET

CP Cyclic Prefix

DM-RS Demodulation reference signal

DAB Digital Audio Broadcasting

DVB-T(2) Digital Video Broadcasting - Terrestrial (Second Generation Terrestrial)

DL Downlink

DCI Downlink Control Information

FDD Frequency Division Duplex

GSCN Global Synchronization Raster Channel

GSM Global System for Mobile Communications

LTE Long-Term Evolution

MIB Master Information Block

OFDM Orthogonal frequency-division multiplexing

PBCH Physical Broadcast Channel

PDCCH Physical Downlink Control Channel

PDSCH Physical Downlink Shared Channel

PCI Physical-layer Cell Identity

PSS Primary Synchonization signal

QPSK Quadature Phase Shift Keying

QAM Quadrature Amplitude Modulation

RNTI Radio Network Temporary Identifier

SSS Secondary Synchonization signal

SSB Synchronization Signal Block

SIB1 System Information Block

TDD Time Division Duplex

UL Uplink

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Бистатическая радиолокационная система для мониторинга транспортных средств»

Актуальность темы диссертации

В настоящее время оперативный контроль движения автомобильного транспорта в ближней зоне является актуальной задачей. Наиболее наглядно эта проблема проявляется при контроле транспортных «пробок» на дорогах в большинстве крупных городов мира, а также при въездах на стоянки в крупных транспортных центрах, таких как аэропорты, железнодорожные вокзалы, морские и речные порты. В результате водители теряют десятки и сотни часов в пробках и очередях на въезды [1,2]. Последствия этого - потеря времени и денег; увеличение выбросов, загрязнение окружающей среды; влияние на здоровье людей; возникновение дорожно-транспортных происшествий [3,4,5]. Причины этого различаются в разных странах и регионах, но в целом это связано с резким увеличением количества транспортных средств при ограничении пропускной способности дорожно-транспортной системы.

Рассматриваемый и исследуемый в диссертационной работе подход решения проблемы предполагает активное управление движением на основе системы мониторинга транспортных средств, интегрированной в интеллектуальную транспортную систему (ИТС) [6,7,8]. Для эффективного управления дорожным движением ИТС должна собирать информацию от различных датчиков, что позволит с высокой точностью оценивать интенсивность движения, скорость транспортных средств, направлении движения и другие данные. В связи с этим создание системы всепогодного радиолокационного мониторинга транспортных средств является актуальной задачей.

Сегодня существуют много технологий для мониторинга транспортных средств, которые используют различные физические поля, что обеспечивает рост эффективности их совместного использования. Широкое распространение получили инфракрасные и ультразвуковые датчики, детекторы с индукционной петлей, магнитные датчики, видеокамеры, радиолокационные датчики. Однако в каждой системе имеются свои недостатки, например: инфракрасные датчики очень чувствительны к окружающей среде; технологии индукционной петли и магнитные

датчики имеют ограниченный рабочий диапазон, установка и обслуживание требует разрез дороги, закрытия части дороги; радиолокационные датчики сокращают спектральные ресурсы для других пользователей. В работе рассматривается альтернативный подход к проблеме построения радиолокационного мониторинга транспортных средств, который не требует выделения дополнительных спектральных ресурсов и может обходиться без собственного передатчика, используя стандартные сигналы передатчика сотовой связи. При этом сама радиолокационная система строится как бистатическая, в которой стандартный передатчик сотовой связи и локационный приемник разнесены в пространстве.

Направление бистатической радиолокации с использованием сторонних передатчиков стало активно развиваться с середины 1980-х гг. ХХ-го века [9,10,11,12,13]. Развитие этого направления стало возможным благодаря вкладу как российских, так и зарубежных учёных: Е. А. Малышкин, А. Е. Охрименко, В. С. Черняк, В. М. Кутузов, В. И. Веремьев, K. Kulpa, M. Malanovski, N.J. Willis, H. Griffiths, M. Chemiakov, M. Antoniou, F. Conlone и др. Во многих странах мира, таких как Россия, Беларусь, Великобритания, Франция, Германия, Польша и Чехия, были созданы и исследованы как действующие системы, так и экспериментальные макеты БРЛС. В качестве примера таких радиолокационных систем можно привести: Silent Sentry (Lockheed Martin, США), PCR AULOS (Selex ES, Италия), DWL002 CETC International (Китай), Vera NG (ERA, Чехия), 85B6-A Вега (НПП Спец-Радио, Россия), Экспериментальная NATO C3 Agency (Гаага, Нидерланды), Celldar (BAE Systems и Roke Manor Research, Великобритания), РЛС «Лидер» (ФГУП МКБ Электрон, Россия), Cassidian (Германия) [14].

Большинство промышленных и экспериментальных бистатических РЛС (БРЛС) применяют сторонние цифровые сигналы связи [15,16,17,18,19], в том числе, сигналы с ортогональным частотным разделением (Orthogonal frequency-division multiplexing - OFDM) с циклическим префиксом (Cyclic Prefix - CP), а также сигналы сетей стандарта 5G. Развитие систем связи, в частности распространение нового стандарта 5G, открывает новые горизонты для развития

БРЛС с использованием OFDM сигнала этого стандарта [20,21,22,23,24]. Кроме того, постепенное сокращение спектральных ресурсов и растущий спрос на более высокие скорости передачи данных в системах связи стимулировали разработку совместных систем радиолокации и связи, использующих ортогональное частотное мультиплексирование [25,26,27]. Таким образом, в соответствии с современным уровнем развития технологий, в данной диссертационной работе рассматривается разработка и построение БРЛС мониторинга транспортных средств на базе OFDM сигналов 5G.

Целью диссертационной работы являются исследование путей построения и разработка алгоритмов обработки сигналов бистатической РЛС на базе OFDM сигналов 5G для мониторинга транспортных средств.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ основных технологий и датчиков физических полей, используемых для мониторинга транспортных средств.

2. Исследование существующих систем с использованием OFDM сигналов и оценка возможности построения бистатической РЛС на базе OFDM сигналов.

3. Исследование структуры и корреляционных свойств сигналов 5G нисходящей линии связи.

4. Разработка и исследование на компьютерной модели алгоритмов обработки радиосигналов в бистатической РЛС с использованием OFDM сигналов 5G.

5. Разработка экспериментального макета приемной позиции бистатической РЛС и проведение экспериментальных исследований по обнаружению подвижных объектов на основе OFDM сигналов 5G.

Объектом исследования является бистатическая РЛС мониторинга транспортных средств с использованием передатчиков OFDM сигнала стандарта 5G.

Предметом исследования являются алгоритмы обработки OFDM сигнала стандарта 5G при обнаружении отраженных от движущихся целей сигналов и измерения их информативных параметров.

Методы исследования

Теоретические исследования базировались на использовании функций авто-и взаимной неопределенности, проводились с применением методов системного анализа, а также средств компьютерного и математического моделирования.

Экспериментальные исследования проводились с помощью передатчика OFDM сигналов стандарта 5G и экспериментального макета приемной позиции бистатической РЛС мониторинга, программных модулей для обработки данных в среде MATLAB.

Научная новизна

1. Разработан оригинальный алгоритм обработки отраженных от мобильных объектов сигналов в бистатической РЛС с использованием передатчиков OFDM сигналов стандарта 5G.

2. На основе компьютерного моделирования различных сценариев работы БРЛС в среде MATLAB получены характеристики, подтверждающие качество работы предложенного алгоритма при приеме OFDM сигналов стандарта 5G на дальностях до 300 м.

3. Разработан экспериментальный макет приемного канала бистатической РЛС и проведены натурные испытания БРЛС мониторинга транспортных средств с использованием OFDM сигналов стандарта 5G, подтвердившие принципиальную возможность обнаружения движущихся автомобилей и измерения параметров их движения.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Использование OFDM сигналов стандарта 5G в БРЛС позволяет обнаруживать мобильные объекты и контролировать параметры их движения в сложных городских условиях многолучевого распространения с высокой точностью.

2. Обобщенная структурная схема БРЛС на основе OFDM сигналов стандарта 5G должна содержать прямой канал для восстановления опорного сигнала и канал наблюдения с адаптивным подавлением прямого и многолучевого мешающих

сигналов и согласованной обработкой отраженных сигналов от мобильных объектов.

3. Составные части OFDM сигнала стандарта 5G, передаваемые без шифрования, могут использоваться для восстановления опорного сигнала, необходимого при корреляционном приеме отраженных сигналов в БРЛС в сложной сигнально-помеховой обстановке.

4. Для обнаружения объектов, движущихся с ускорением, необходимо сокращать время когерентного накопления. Возникающую неоднозначность измерения радиальной скорости в БРЛС при ограничении времени когерентного накопления целесообразно устранять за счет использования двухэтапной обработки отраженных сигналов с мультипликативной логикой принятия решений.

Практическая значимость работы состоит в разработке алгоритмов обработки радиосигналов в бистатической РЛС с использованием OFDM сигналов 5G. Данные, полученные с помощью компьютерной модели, могут быть использованы для апробации алгоритмов при разработке бистатической радиолокационной системы для мониторинг транспортных средств на дорогах и подъездах к парковкам.

Обоснованность и достоверность научных результатов

Результаты диссертационной работы получены при корректном и обоснованном применении методов исследования, подтверждаются компьютерным моделированием, проведенными экспериментальными исследованиями работоспособности предложенного алгоритма при использовании современной существующей аппаратуры в реальных условиях.

Апробация результатов. Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- 18-я международная молодежная научно-техническая конференция, Севастополь, 10-14 октября 2022 г.;

- XII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании», Санкт-Петербург, 28 февраля - 1 марта 2023 г.;

- VIII Международная научно-техническая конференция, посвященная 115-летию со дня рождения основоположника отечественной радиолокации и интроскопии П. К. Ощепкова. Санкт-Петербург, 21-22 ноября 2023 г.;

- 2024 Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники (2024 ElCon) (IEEE 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering), Санкт-Петербург, 29-31 января 2024 г.;

- XIII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании», Санкт-Петербург, 27-28 февраля 2024 г.;

- Конференция «Наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых, Санкт-Петербург, 16-17 мая 2024 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, из них 3 статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК Минобрнауки РФ «Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника.», 1 статьи - в журналах базы данных Scopus, 5 работ в материалах и сборниках международных, российских научно-технических конференций.

Основное содержание и структура диссертации

Диссертационная работа структурно включает введения, четыре главы, заключение, список литературы.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, выявлены недостатки существующих решений, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна, методы исследования и положения, выносимые на защиту, приведены сведения о практической ценности и апробации результатов исследования.

В 1-й главе описаны современные технологии для мониторинга транспортных средств, включая инфракрасные датчики, ультразвуковые датчики, детекторы с индукционной петлей, магнитные датчики, видеокамеры, радиолокационные датчики и бистачические РЛС для мониторинга транспортных

средств. Вывод по главе заключается в том, что дополнительно к перечисленным системам целесообразно использовать бистачические радары.

В 2-й главе приведены принципы построения и описана работа бистатической радиолокационной системы; даны характеристики существующих OFDM сигналов DAB, DVB-T(2), LTE, и 5G. Выполнена оценка зоны обнаружения бистатической РЛС при использовании различных типов OFDM-сигналов, а также проанализированы её разрешающие способности по дальности и скорости. По результатам анализа для дальнейшего проектирования бистатической РЛС мониторинга транспортных средств были выбраны OFDM-сигналы стандарта 5G.

В 3-й главе рассмотрена общая схема обработки данных в БРЛС и описаны сигналы, входящие в состав OFDM нисходящего сигнала 5G, их назначение и расположение в частотно-временной сетке. Показаны основные характеристики и корреляционных свойств этих сигналов для диапазона n79 (4400-4990 МГц). Приведена взаимосвязь между этими сигналами. Посмотрены процессы передачи сигналов. В результате анализа разработан алгоритм обработки OFDM сигналов 5G в бистатической РЛС мониторинга транспортных средств.

В 4-й главе описана компьютерная модель, предназначенная для анализа работы предложенных алгоритмов обработки OFDM сигналов 5G в бистатической РЛС. Приведены результаты моделирования функций неопределенности используемых сигналов. Описан экспериментальный макет приемной позиции бистатической РЛС и приведены результаты экспериментальных исследований в зоне покрытия OFDM сигналов 5G. В частности, подробно рассмотрены полученные результаты обработки реального сигнала и вычисление взаимной функции неопределенности. В заключении главы 4 приведен анализа эффективности применения бистатической РЛС на основе OFDM сигналов стандарта 5G.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационного исследования и перспективы дальнейшей работы.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ СУЩЕСТВУЮЩИХ В НАСТОЯЩЕЕ

ВРЕМЯ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТРАНСПОРТНЫХ

СРЕДСТВ

Существует множество причин возникновения пробок на дорогах и очередей на въездах парковок крупных транспортных узлов и торговых центров, основными из которых являются неудовлетворительная пропускная способность дорожно-транспортной системы и недостаточная технологичность систем контроля и управления. Нерациональное планирование и неэффективный контроль дорожного движения приводит к затруднению движения.

Одним из способов решения проблемы заторов на транспорте является регулирование трафика движения с применением интеллектуальных транспортных систем (ИТС). ИТС - это технология, которая используется различные датчики и устройства для сбора данных о дорожном движении, таких как количество транспортных средств, типы транспортных средств и скорость транспортных средств. Эти данные позволяют оценивать поток, плотность и скорость движения, а также использовать информацию для принятия решений, чтобы помочь улучшить поток движения. Архитектура в ИТС представлена на рисунке 1.1. Ее можно разделить на три уровня: уровень сбора данных, уровень анализа данных и уровень приложений [7,28].

Уровень сбора данных является основой архитектуры, поскольку он предоставляет необходимые данные для дальнейшей уровня. Данные поступают из различных источников, таких как инфракрасные датчики, индукционные петлевые детекторы, радарные датчики, видеокамеры и т. д.

Уровень анализа данных предназначен для получения данных из уровня сбора данных, а затем для применения различных подходов к анализу больших данных и соответствующей платформы для завершения хранения, управления, добычи и обмена данными.

Уровень приложений является самым верхним уровнем в этой архитектуре. Он применяет результаты обработки данных из уровня анализа данных в различных

транспортных ситуациях, например, прогнозирование потока трафика, управление трафиком, управление сигналами и аварийно-спасательные работы и т. д.

Ифракрасные датчики

Уровень сбора данных

Видео- Радарные Ультразвуковые Детекторы с камеры датчики датчики индукционной

петлей

1

Уровень анализа данных

1

Уровень приложений

Рисунок 1.1. Архитектура в ИТС

Ключевым компонентом, обеспечивающим высокую эффективность использования ИТС на транспортные средства, являются устройства сбора данных. Когда данные о трафике собираются точно, это помогает интеллектуальным системам делать эффективные прогнозы и принимать решения для управления транспортным потоком. Для решения обозначенных задач используются различные системы мониторинга транспортных средств. Наиболее распространенные технологии для мониторинга транспортных средств включают в себя:

- Инфракрасная технология;

- Ультразвуковая технология;

- Технология индукционных петель;

- Магнитная технология;

- Радиолокационная технология;

- Видеокамеры;

- Бистачическая радиолокация для мониторинга транспортных средств.

1.1. Инфракрасные датчики

В современных технологиях инфракрасные (ИК) датчики выделяются как универсальные и необходимые компоненты для широкого применения [29,30,31,32,33]. Принцип действия этих датчиков основан на обнаружение инфракрасного излучения, длина волны которого находится в диапазоне от примерно 750 нанометров (нм) до 1 миллиметра (мм). Инфракрасное излучение не видно человеческому глазу, но может ощущаться как тепло. Инфракрасные датчики преобразуют это излучение в электрический сигнал, который может быть обработан и интерпретирован электронными системами.

Существует два типа инфракрасных датчиков: активные и пассивные. Активные инфракрасные (АИК) датчики освещают зоны обнаружения инфракрасной энергией малой мощности, подаваемой ИК светодиодами. Инфракрасная энергия, отраженная от транспортных средств, проезжающих через зону обнаружения, фокусируется оптической системой на чувствительный материал к инфракрасному излучению, установленный в фокальной плоскости оптики.

В существенных АИК-датчиках, как «А$615- ЦОК-Н», «А$618- ЦОК-Н» и «А$825- ЦОК-Н» от компании «OSI LaserScan», используются лазер для освещения зоны обнаружения. Они сочетают в себе двойные лучи (т. е. две отдельные плоскости обнаружения) с непревзойденной скоростью сканирования 360 сканирований в секунду на луч (рисунок 1.2). Их основные характеристики показаны в таблице 1.1. Параметры классификации полностью конфигурируются и могут быть определены с точки зрения длины транспортного средства, высоты

транспортного средства, ширины транспортного средства и обнаружения буксирного крюка.

Таблица 1.1. Основные характеристики ИК-датчиков AS615, AS618 AS825

Характеристика AS615 AS618 AS825

Типичное место монтажа Высота над головой: 5,9 м -7,6 м Высота над головой: 5,5 м -7,6 м Высота над головой: 7,6 м -9,2 м

Поле зрения 30 градусов 35 градусов 60 градусов

Угловое разрешение 1 градус 1 градус 0,667 градуса

Скорость сканирования 360 скан/с/луч 360 скан/с/луч 360 скан/с/луч

Точность скорости ± 10% ± 10% ± 10%

Точность длины ± 10% ± 10% ± 10%

Точность измерения высоты ± 12,7 мм макс. ± 12,7 мм макс. ± 12,7 мм макс.

Надежность >35 000 часов >35 000 часов >35 000 часов

а б

Рисунок 1.2. Геометрия сканирований АИК-датчиках: а - сканирование в одной плоскости; б - плоскость обнаружения [34].

В отличие от активных датчиков, пассивные инфракрасные (ПИК) датчики не излучают никакого излучения. Вместо этого они обнаруживают энергию, излучаемую транспортными средствами, дорожным покрытием, другими объектами в их поле зрения, а также из атмосферы. Любой объект, температура которого не равна абсолютному нулю (-273,15 oC), испускает тепловое излучение в дальней инфракрасной части электромагнитного спектра [35]. Количество излучения зависит от температуры поверхности объекта, его размера и структуры. Пассивные инфракрасные датчики реагируют на изменения теплового излучения пропорционально произведению разницы излучательной способности (разница в излучательной способности между поверхностью дороги и транспортным средством) и разницы температур (разница в температуре между поверхностью дороги и окружающей средой).

Пассивные инфракрасные датчики могут определять присутствие, занятость и скорость в нескольких зонах обнаружения. На рынке имеются ПИК-датчики «TDC1» производства швейцарской компанией «ADEC Technologies AG». «TDC1» серии разработаны для различных приложений по сбору данных о дорожном движении и управлению дорожным движением, где требуется низкое энергопотребление: подсчет транспортных средств; скорость отдельных транспортных средств; классификация транспортных средств; и обнаружение присутствия.

f

Рисунок 1.3. Зон обнаружения пассивного инфракрасного датчика «TDC1» [36]

В «ТОС1» используется несколько (до 5) зон пассивного инфракрасного обнаружения (рисунок 1.3). Датчики работают на длинах волн 6,5...14 мкм. Контраст теплового излучения транспортного средства на фоне излучения дорожного покрытия коррелирует с проездом или присутствием транспортного средства. Высота монтажа «ТОС1» составляет от 5,5 м до 18 м (макс. смещение 45° от места установки до центра наблюдаемой полосы движения). Датчики работают в диапазоне температур от -40 °С до +70 °С при влажности не выше 95%.

У ИК датчиков существуют следующие недостатки: чувствительность к окружающей среде, таких параметров как окружающее освещение, пыль и колебания температуры, что может привести к неточным показаниям; Ограниченный радиус действия: инфракрасные датчики обычно имеют небольшую дальность обнаружения.

1.2. Ультразвуковые датчики

Большинство ультразвуковых датчиков работают как локаторы с импульсными сигналами и предоставляют информацию о количестве транспортных средств, их скорости и присутствии. Ультразвуковой датчик обеспечивает точное измерение расстояния до объекта с помощью ультразвуковой волны. Обычно в них используются волны с частотой от 25 до 50 кГц [37]. Поскольку скорость звука является известной величиной, полученную временную задержку отраженного импульса можно использовать для расчета расстояния между датчиком и объектом.

Следует отметить, что скорость звука в воздухе изменяется в зависимости от температуры. В сухом воздухе при температуре 20°С (68°F) скорость звука составляет 343 м/с, что означает, что для прохождения одного километра требуется примерно 2,91 секунды.

Определение положения и скорости движущихся объектов можно измерить, разместив ультразвуковые датчики на обочине дороги, но наиболее точные данные получаются при установке над центром контролируемой полосы (рисунок 1.4).

Ультразвуковой датчик «MS SEDCO ТС30» предназначен для обнаружения транспортных средств, как движущихся, так и неподвижных. Датчик «MS SEDCO

TC-30» производится компанией «Q-SAQ INC». «TC30» идеально подходит для обнаружения присутствия транспортного средства в правоповоротной полосе при горизонтальном (боковом) креплении или в отдельной полосе при верхнем креплении. Основные характеристики «MS SEDCO TC30» представлены в таблице 1.2.

Рисунок 1.4. Монтаж ультразвуковых датчиков [38]

Таблица 1.2. Основные характеристики «MS SEDCO К30»

Параметры Значение

Рабочая частота 49,7 кГц

Время отклика 0,165 с

Потребляемый рабочий ток 150 мА

Частота дискретизации 10 Гц

Время удержания реле 0,25 до 10 с

Диапазон температур -37оС до 75оС

Изменение температуры и сильная турбулентность воздуха могут повлиять на работу ультразвуковых датчиков. Большие периоды повторения импульсов могут ухудшить измерение плотности потока на автомагистралях с транспортными средствами, движущимися со средней и высокой скоростью.

1.3. Детекторы с индукционной петлей

Детектор с индуктивной петли является одной из популярных систем обнаружения транспортных средств. Принцип работы состоит в измерении

изменения индуктивности в магнитной петле при прохождении над ней транспортного средства [39]. Два элемента составляют систему обнаружения индуктивной петли: катушка индуктивной петли с подводящим кабелем и электронный модуль (рисунок 1.5).

Петлевой провод

Рисунок 1.5. Система обнаружения индуктивной петли [39]

Петля (зарытая под поверхностью дороги на глубине от 5 до 8 см) и ее подводящий кабель образуют чувствительную часть системы. Электронный модуль, подключенный к петле, распознает присутствие транспортного средства в зоне обнаружения. Данные могут быть использованы в реальном времени, они могут накапливаться в детекторе для последующего анализа или могут стать второстепенным входом для комплексной системы.

Рисунок 1.6. Транспортное средство с вихревыми токами [39]

Детектор подает возбуждающее напряжение, которое приводит к колебаниям петли. Ток в проводе петли на резонансной частоте создает магнитное поле вокруг провода петли. Наличие металлического предмета в магнитном поле петли

вызывает вихревые токи в поверхностном металле транспортного средства (рисунок 1.6). Это уменьшает индуктивность петли, что приводит к увеличению резонансной частоты. Модуль детектора отслеживает резонансную частоту и при обнаружении изменений реагирует в соответствии со своей программой.

Индукционные петли используются для расчета интенсивности транспортного потока, определения загрузки определенного участка, измерения средней скорости потока и классификации транспортных средств (разделение на легковой, грузовой и общественный транспорт).

Примеры промышленных модулей детекторов с индукционной петлей: «серия AX», «серия BX-LP», «серия AX2DL 1C/2C» компания RENO А&Е; «DSP-19», «XLP-8», «DSP-100» компания Diablo Controls; и «CAME SMA/SMA2» российской компании ООО «ЕГДС». Основные характеристики модули детекторов с индукционной петлей серии AX, XLP-8, CAME SMA показаны в таблице 1.3.

Таблица 1.3. Основные характеристики модули серия AX, XLP-8, CAME SMA

Параметры серия AX3 DSP-100 CAME SMA

Индуктивность петли 20-2000 мкГн 20-1500 мкГн 20-1000 мкГн идеальное 80-300 мкГн

Провод петли 762 м 30 м макс. 25 м 1,5 мм2

Нагрузочная способность ~ 120 В от ~ 90 до 140 В ~240 В

Рабочая температура от -34° C до +82° C От -37°C до 74°C от -20°C до +60°C

Влажность до 95% без до 95% без

воздуха конденсации конденсации

Преимуществами технологии индукционной петли являются: гибкий дизайн, совместимый с большим разнообразием приложений; большой опыт применения у пользователей; нечувствительность к ненастной погоде, таких как дождь, туман,

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Ван Туан, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Рейтинг индекса дорожного движения. URL: https://www.tomtom.com/traffic-index/ranking/ (дата обращение: 15.09.2024).

2. Рейтинг самых перегруженных городских территорий 2024 г. URL: https://inrix.com/blog/inrix-global-trafïïc-scorecard-reveals-return-to-offïce-drives-congestion-and-trips-to-downtown/ (дата обращение: 15.01.2024).

3. Малышев, А. А. Влияние автомобильных пробок на состояние окружающей среды России / А. А. Малышев // Наука и образование: будущее и цели Устойчивого развития: МАТЕРИАЛЫ XVI МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИи, в 4 частях, Москва, 27 ноября 2020 года. Том 1. - Москва: Московский университет им. С.Ю. Витте, 2020. - С. 83-93. - EDN FXJDWU.

4. Самылкин, М. С. Влияние дорожных заторов на качество жизни граждан РФ / М. С. Самылкин, Н. Ю. Кирсанова // Научные труды Северо-Западного института управления РАНХиГС. - 2019. - Т. 10, №№ 2(39). - С. 326-335. - EDN BNODYR.

5. Володин, А. В. Влияние автомобильных заторов на мировой экономический кризис. Система контроля транспортных потоков / А. В. Володин, М. Л. Кирилов // Научно-ТЕХНИЧЕСКИЙ ПРОГРЕСС КАК ФАКТОР РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА: сборник статей Международной научно-практической конференции, Таганрог, 26 января 2019 года. Том Часть 1. -Таганрог: Общество с ограниченной ответственностью "ОМЕГА САЙНС", 2019. - С. 47-51. - EDN YVFXQT.

6. Anupriya, Prateek Bansal, Daniel J. Graham. Congestion in cities: Can Road capacity expansions provide a solution? Transportation Research Part A: Policy and Practice, Volume 174, 2023. https://doi.org/10.1016/j.tra.2023.103726.

7. Aaron Cheng, Min-Seok Pang, Paul A. Pavlou Mitigating Traffic Congestion: The Role of Intelligent Transportation Systems. Information Systems Research. Vol. 31, No 3. https://doi.org/10.1287/isre.2019.0894.

8. Саматов Р.Г., Саматов Ж.Р. Интеллектуальные транспортные системы на автомобильном транспорте. "Экономика и социум" №4(95)-3 2022. - С.341-350.

9. Griffiths H. D., Baker C. J. An Introduction to Passive Radar. London, Artech House, 2017, 215 p.

10.N. J. Willis. Bistatic Radar. 2nd ed. Raleigh. SciTech Publishing, 2005

11.А. В. Бархатов, В. И. Веремьев, Д. А. Ковалев, А. А. Коновалов, В.Н. Михайлов. Радиолокация по сигналам сторонних источников. Часть 1: современное состояние. // Инновации № 9 (179), 2013, С. 8-13.

12. П. Г. Семашко, Н. Г. Пархоменко, А. Е. Охрименко. Перспективы полуактивной радиолокации в связи с развитием служб цифрового радиовещания // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной родиоэлектроники. 2010. № 7. С. 38-46.

13. Bistatic Radar: Principles and Practice. Ed. by M. Cherniakov. Chichester: John Willey & Sons, 2007.

14. Бархатов А. В., Веремьев В. И., Воробьев Е. Н., Коновалов А. А., Михайлов В.Н. и др. Пассивная когерентная радиолокация. - СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2016. 164 с.

15. P. Krysik, P. Samczynski, M. Malanowski, L. Maslikowski and K. S. Kulpa, "Velocity measurement and traffic monitoring using a GSM passive radar demonstrator," in IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 27, no. 10, pp. 43-51, Oct. 2012, doi: 10.1109/MAES.2012.6373911.

16. M. K. Baczyk, P. Samczynski, P. Krysik and K. Kulpa, "Traffic density monitoring using passive radars," in IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 32, no. 2, pp. 14-21, February 2017, doi: 10.1109/MAES.2017.150271.

17. P. Gómez-del-Hoyo, J. L. Bárcena-Humanes, D. Mata-Moya, D. Juara-Casero and V. Jiménez-de-Lucas, "Passive radars as low environmental impact solutions for smart cities traffic monitoring," IEEE EUROCON2015 - International Conference on Computer as a Tool (EUROCON), Salamanca, Spain, 2015, pp. 1-6, doi: 10.1109/EUR0C0N.2015.7313780.

18. Raja Abdullah, Raja Syamsul Azmir, Salah Asem, RASHID NUR EMILEEN. Moving target detection by using new LTE-based passive radar. (2015). Progress In Electromagnetics Research B. 63. 145-160. 10.2528/PIERB15070901.

19. A. Barkhatov, E. Vorobev and A. Konovalov. Experimental results of DVB-T2 passive coherent location radar // IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), 2017. St. Petersburg and Moscow, Russia, 2017, P. 1229-1232.

20. Нгуен Ван Туан. Анализ возможностей использования сигналов подсвета 5G в полуактивной радиолокационной системе//В. М. Кутузов, В. И. Веремьев, Нгуен Ван Туан, Е. Н. Воробьев// Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2024;27(1):67-78.

21. Нгуен Ван Туан. Моделирование алгоритмов обработки в полуактивной радиолокационной системе с использованием сигнала 5G.// Ван Туан Нгуен, В. М. Кутузов, Е. Н. Воробьев//Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2024;27(6):44-54.

22. Нгуен В. Результаты эксперимента бистатической радиолокации на базе OFDM-сигнала синхронизации 5G. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2025;28(1):116-125. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2025-28-1-116-125.

23. Nguyen Van Tuan. Simulation of Semi-Active Radar System for Using 5G Illumination Signal// Nguyen Van Tuan; Vladimir M. Kutuzov; Vladimir I. Veremyev; Evgenii N. Vorobev // 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon), 2024, pp. 902-905.

24. Нгуен Ван Туан. Полуактивная радиолокационная система с сигналом подсвета 5G/ Нгуен Ван Туан, Веремьев В. И., Нгуен Ван Куан, Кутузов В. М// Материалы 18-ой международной молодёжный научно-технической конференции - Севастополь, 10-14 октября 2022 г.- С. 40.

25. Zhao, Z., Gong, Y, Zhou, H. et al. Average effective subcarrier-domain sparse representation approach for target information estimation in CP-OFDM-based

passive bistatic radar. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2024, 9 (2024). https://doi.org/10.1186/s13634-023-01106-y.

26. Giroto de Oliveira, Lucas & Brunner, David & Diewald, Axel & Muth, Charlotte & Schmalen, Laurent & Zwick, Thomas & Nuss, Benjamin. (2023). Bistatic OFDM-based Joint Radar-Communication: Synchronization, Data Communication and Sensing. 10.48550/arXiv.2305.15058.

27. Samarendra Nath Sur. OFDM Based RADAR-Communication System Development, Procedia Computer Science. // Samarendra Nath Sur, Prashant Sharma, Hardick Saikia, Subhankar Banerjee, Arun Kumar Singh. Vol. 171, 2020, 2252-2260. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.04.243.

28. L. Zhu, F. R. Yu, Y Wang, B. Ning and T. Tang, "Big Data Analytics in Intelligent Transportation Systems: A Survey," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 20, no. 1, pp. 383-398, Jan. 2019, doi: 10.1109/TITS.2018.2815678.

29. Traffic detector handbook. The third edition/ USA Department of transportation. Publication No. FHWA-HRT-06-108 . October, 2006.

30. Antoni Rofalski. INFRARED DETECTORS. The second edition// CRC Press; 2nd edition (November 15, 2010). 898 pp.

31. S. A. Ahmed, T. M. Hussain and T. N. Saadawi, "Active and passive infrared sensors for vehicular traffic control," Proceedings of IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Stockholm, Sweden, 1994, pp. 1393-1397 vol.2, doi: 10.1109/VETEC.1994.345323.

32. L. P. J. Rani, M. K. Kumar, K. S. Naresh and S. Vignesh, "Dynamic traffic management system using infrared (IR) and Internet of Things (IoT)," 2017 Third International Conference on Science Technology Engineering & Management (ICONSTEM% Chennai, India, 2017, pp. 353-357, doi: 10.1109/IœNSTEM.2017.8261308.

33. Burdzik Rafal, Celinski Ireneusz, Zabiyeva Aliya, Togizbayeva Baglan. (2024). Estimating Traffic Volume Using the Infrared Radiation of Vehicles for C-ITS Systems in Smart Cities. doi: 10.20944/preprints202411.0011.v1.

34. Однополосный детектор транспортных средств AS615- UDK-H. URL: https://www.osilaserscan.com/our-products/autosense/as615-udk-h (дата обращение: 15.01.2025).

35. PASSIVE INFRARED DETECTION: Theory and Applications. Joseph Caniou. Springer New York, NY. December 3, 2010. 620 pp. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-6140-5

36. TDC1 серия. Маломощные неинтрузивные ИК-детекторы дорожного движения для сбора данных о движении по одной полосе. https://adec-technologies.ch/wp-content/uploads/2022/03/TDC1_E_22.03.pdf (дата обращение: 15.01.2025).

37. Mubina Toa, Akeem Whitehead. Ultrasonic Sensing Basics. URL: https://www.ti.com/lit/an/slaa907d/slaa907d.pdf?ts=1743601647795&ref_url=htt ps%253A%252F%252Fwww.google.com%252F (дата обращение: 15.01.2025).

38. MS Sedco TC30 Ultrasonic Vehicle Presence Sensor. URL: https://www.proteccontrols.com/products/ms-sedco-tc30-ultrasonic-vehicle-presence-sensor?srsltid=AfmBOorXhlBzT5O61jajiBtP2RWgY1a3l-

i 1 Li0vQJv4m4PY63xdHuXW (дата обращение: 15.01.2025).

39. Основы детектора индуктивной петли. URL: https://www.editraffic.com/wp-content/uploads/2023/07/Inductive-Loop-Detector-Basics.pdf (дата обращение: 15.01.2025).

40. Bugdol Marcin, Miodonska Zuzanna, Krecichwost Michal, KASPEREK Pawel. Vehicle detection system using magnetic sensors. Transport Problems. Vol. 9. 4960. (2014).

41. Q. Wang, J. Zheng, H. Xu, B. Xu and R. Chen, "Roadside Magnetic Sensor System for Vehicle Detection in Urban Environments," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 5, pp. 1365-1374, May 2018, doi: 10.1109/TITS.2017.2723908.

42. Радар для контроля дорожного движения и систем автопилотирования DPI-L20. URL: https://www.npk-photonica.ru/info/news/23346/ (дата обращение: 15.01.2025).

43. E. Vorobev, A. Barkhatov, V. Veremyev and V. Kutuzov. DVB-T2 passive radar developed at Saint Petersburg Electrotechnical University // 22nd International Microwave and Radar Conference (MIKON), 2018. P. 204-207.

44. P. Samczynski, K. Kulpa, M. Malanowski, P. Krysik and L. Maslikowski, "A concept of GSM-based passive radar for vehicle traffic monitoring," 2011 MICROWAVES, RADAR AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM,, Kiev, Ukraine, 2011, pp. 271-274, doi: 10.1109/MRRS.2011.6053652.

45. H. Kuschel, "Approaching 80 Years of Passive Radar," in 2013 International Conference on Radar, pp. 213-217, September 2013.

46. H. Griffiths, "Early History of Bistatic Radar," in 2016 European Radar Conference (EuRAD), pp. 253-257, October 2016

47. H. Griffiths and N. Willis, "Klein Heidelberg - The First Modern Bistatic Radar System," IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, vol. 46, pp. 1571-1588, October 2010.

48. H. D. Griffiths and N. R. W. Long, "Television Based Bistatic Radar," IEE Proceedings F - Communications, Radar and Signal Processing, vol. 133, pp. 649657, December 1986.

49. R. W. Chang. «Synthesis of Band Limited Orthogonal Signals for Multichannel Data Transmission,» Bell Syst. Tech. J., Vol. 45, pp. 1775-1796, Dec. 1966.

50. Salzberg, B. R., «Performance of an efficient parallel data transmission system,» IEEE Trans. Comm., Vol. COM-15, pp. 805-813, Dec. 1967.

51. Mosier, R. R., and R.G. Clabaugh, «Kineplex, a Bandwidth Effisient Binary Transmission System. » AIEE Trans., Vol. 76, pp. 723-728, Jan. 1958.

52. Ye Li, Gordon L. Stuber. Orthogonal Frequency Division Multiplexing for Wireless Communications. Springer New York, NY. 2006. 308 pp. https://doi.org/10.1007/0-387-30235-2.

53. Технология OFDM. Учебное пособие для вузов / М. Г. Бакулин, В. Б. Крейнделин, А. М. Шлома, А. П. Шумов. - Москва : Горячая Линия-Телеком, 2017. - 352 с.

54. Radio Broadcasting Systems; Digital Audio Broadcasting (DAB) to mobile, portable and fixed receivers. Draft ETSI EN 300 401 V2.1.1 (2016-10). URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_en/300400_300499/300401/02.01.01_20/en_30 0401v020101 a.pdf (дата обращение: 15.11.2024).

55. Marian Oziewicz. Digital Radio DAB+. Springer, Cham. (2022). 203 pp. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66478-7.

56. Walter Fischer. Digital Video and Audio Broadcasting Technology. A Practical Engineering Guide. Fourth Edition. Springer Nature Switzerland AG 2020. 1055 pp. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32185-7.

57. Digital Video Broadcasting (DVB); Frame structure channel coding and modulation for a second generation digital terrestrial television broadcasting system (DVB-T2). Final draft ETSI EN 302 755 V1.3.1 (2011-11). URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_en/302700_302799/302755/01.03.01_40/en_30 2755v010301o.pdf (дата обращение: 15.11.2024).

58. Стандарты ETSI 4G-LTE. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/ (дата обращение: 15.11.2024).

59. LTE: Evolved Universal Terrestrial Radio Access (EUTRA); Physical channels and modulation. ETSI TS 136 211 v18.0.1 (2024-05), URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/136200_136299/136211/18.00.01_60/ts_1362 11v180001p.pdf (дата обращение: 15.11.2024).

60. H. Zarrinkoub, Understanding LTE with Matlab. From Mathematical Modeling to Simulation and Prototyping (Wiley, Chichester, 2014). 510 pp.

61. 3GPP Specification series: 38series. URL: https://www.3gpp.org/dynareport?code=38-series (дата обращения 10.10.2022).

62. 3GPP: 5G; Base station (BS) radio transmission and reception, TS 38.104. URL:

https: //www. etsi. org/deliver/etsi_ts/138100_138199/138104/16.06.00_60/ts_13 81 04v160600p.pdf (дата обращения 02.02.2025)

63. 3GPP: 5G; NR; Physical channels and modulation. TS 38.211. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138200_138299/138211/18.02.00_60/ts_1382 11v180200p.pdf (дата обращения 02.02.2025).

64. Постановление Правительства Российской Федерации от 30.01.2024 г. №2 755 «О внесении изменений в постановление Правительства Российской Федерации от 18 сентября 2019 г. № 1203-47.» URL: http://government.ru/docs/all/151991/ (дата обращения 15.09.2024).

65. Behrouz Farhang-Boroujeny. Adaptive Filters: Theory and Applications, 2nd Edition. ISBN: 978-1-119-97954-8. June 2013. 800 pp.

66. Vítor H. Nascimento, Magno T.M. Silva, Chapter 12 - Adaptive filters, Editor(s): Paulo S.R. Diniz, Signal Processing and Machine Learning Theory, Academic Press, 2024, Pages 717-868. https://doi.org/10.1016/B978-0-32-391772-8.00018-1.

67. Mateusz Malanowski, Signal Processing for Passive Bistatic Radar, Artech, 2019.

68. 3GPP: 5G; NR; Physical layer procedures for control. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138200_138299/138213/15.15.00_60/ts_1382 13v151500p.pdf (дата обращения 15.10.2024).

69. 3GPP: 5G; NR; Radio Resource Control (RRC); protocol specification. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138300_138399/138331/15.15.00_60/ts_1383 31v151500p.pdf (дата обращения 15.10.2024).

70. K. Takeda, H. Xu, T. Kim, K. Schober and X. Lin, "Understanding the Heart of the 5G Air Interface: An Overview of Physical Downlink Control Channel for 5G New Radio," in IEEE Communications Standards Magazine, vol. 4, no. 3, pp. 2229, September 2020, doi: 10.1109/MC0MSTD.001.1900048.

71. 5G; NR; Multiplexing and channel coding. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138200_138299/138212/16.02.00_60/ts_1382 12v160200p.pdf. (дата обращения 15.10.2024).

72. 3GPP: 5G; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz. TR 38.901 ver. 16.1.0 Release 16. URL: https: //www. etsi.org/deliver/etsi_tr/138900_13 8999/138901/16.01.00_60/tr_13 89 01v160100p.pdf (дата обращения 15.10.2024).

73. USRP B200/B210 Bus Series. Datasheet. URL: https://www.ettus.com/wp-content/uploads/2019/01/b200-b210_spec_sheet.pdf (дата обращения: 01.02.2025).

74. Широкополосная антенна LPDA-1912. URL: https: //detsys.ru/catalog/antenny/antenna_lpda_1912/?srsltid=AfmBOorzurj 8Ru5 bA-x8WtKVbd0VLiBoPSPZ4JmwvaWnALwXXbOjWlRE (дата обращения: 01.02.2025).

75. Bistatic Radar: Emerging Technology/ Ed. by M. Cherniakov. Chichester: John Willey & Sons, 2008.