Radio telemetry signal quality enhancement system to improve Earth remote sensing using unmanned aerial vehicles efficiency in real-time kinematics mode

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

When conducting remote sensing of the Earth using unmanned aerial vehicles, the problem of connection disruption between the operator’s base station and the unmanned aerial vehicle controller often arises due to natural obstacles to radio signal propagation (relief, vegetation, etc.) as well as a large range of the vehicle. The loss of connection is especially critical when surveying is carried out using a real-time kinematics technology, which ensures the transmission of correction amendments from the base station to the unmanned aerial vehicle controller to ensure high-precision spatial referencing of the obtained data. The objective of the work was to create a signal retransmission system with the possibility to install it on a light-class unmanned aerial vehicle capable of hovering in the air for more than three hours, for transmitting a radio signal from the base to the unmanned aerial vehicle via a third-party device beyond natural terrain obstacles and over long distances. Having compared various methods of signal transmission via a third-party device, the authors determined the most suitable configuration that meets the requirements for signal transmission quality and design simplicity for performing work in hard-to-reach regions. To create the repeater, RFD radio modems of various series were used and various operating frequencies were tested due to their availability and wide customization capabilities. The work resulted in obtaining a repeater pair of radio modems that make it possible to redirect the radio signal from the base station to the unmanned aerial vehicle without any loss of data quality and transfer rate for performing remote sensing of the Earth using the real-time kinematics technology. A secondary feature of the repeater is the possibility to use it as a search system in case of unmanned aerial vehicles emergency landing if the search beacon is unavailable.

Авторлар туралы

V. Erofeev

Irkutsk National Research Technical University

Email: verofeev@geo.istu.edu
ORCID iD: 0009-0008-7044-4033

A. Kosterev

Irkutsk National Research Technical University

Email: akosterev@geo.istu.edu
ORCID iD: 0000-0001-9262-5697

E. Valkova

Irkutsk National Research Technical University

Email: evalkova@geo.istu.edu
ORCID iD: 0009-0007-7394-1978

V. Matytsin

Irkutsk National Research Technical University

Email: matyvv@geo.istu.edu

Әдебиет тізімі

  1. Gantimurova S.A., Parshin A.V., Erofeev V.V. GIS-based landslide susceptibility mapping of the Circum-Baikal Railway in Russia using UAV data // Remote Sensing. 2021. Vol. 13. Iss. 18. P. 3629. https://doi.org/10.3390/rs13183629. EDN: RHIFUT.
  2. Гантимурова С.А., Паршин А.В., Костерев А.Н., Субботина Д.А., Кошкин И.О., Лобузов И.В.. Исследование опасных скально-обвальных участков кругобайкальской железной дороги по данным беспилотных съемок // Новые идеи в науках о Земле: материалы XVI Междунар. науч.-практ. конф. (г. Москва, 06–07 апреля 2023 г.). М., 2023. С. 213–216. EDN: BQAGMG.
  3. Бояркин Г.А. О выполнении топографо-геодезических работ современными методами // Научное обозрение. 2016. № 1. С. 1–9. EDN: UYVOYR.
  4. Паршин А.В. Перспективы применения беспилотных летательных аппаратов при выполнении геологоразведочных работ на рудных объектах байкальской горной области // Вопросы естествознания. 2015. № 2. С. 97–101. EDN: UZEJXX.
  5. Полынкин А.В., Ле Х.Т. Исследование характеристик радиоканала связи с беспилотными летательными аппаратами // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. № 7-2. С. 98–107. EDN: RNKKQD.
  6. Войтенко К.И., Зеленский В.П. Применение системного подхода при разработке устройства ретрансляции сигналов ГЛОНАСС, GPS // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. науч. тр. XXIII Междунар. науч.-практ. конф. (г. Санкт-Петербург, 10–11 июня 2019 г.). СПб.: 2019. № 1. С. 385–391. EDN: HDSJYQ.
  7. Паршин А.В., Будяк А.Е., Блинов А.В., Костерев А.Н., Морозов В.А., Михалёв А.О.. Низковысотная беспилотная аэромагниторазведка в решении задач крупномасштабного структурно-геологического картирования и поисков рудных месторождений в сложных ландшафтных условиях. Часть 1 // География и природные ресурсы. 2016. № 6. С. 144–149. http://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2016-6(144-149). EDN: XQRZBH.
  8. Паршин А.В., Будяк А.Е., Блинов А.В., Костерев А.Н., Морозов В.А., Михалёв А.О.. Низковысотная беспилотная аэромагниторазведка в решении задач крупномасштабного структурно-геологического картирования и поисков рудных месторождений в сложных ландшафтных условиях. Часть 2 // География и природные ресурсы. 2016. № 6. С. 150–155. http://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2016-6(150-155). EDN: XQRZBR.
  9. Терехин С.Н., Синещук Ю.И. Анализ систем спутниковой радионавигации, базирующихся на различных методах ретрансляции // Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2011. № 4. С. 42–47. EDN: PFFRIJ.
  10. Митрохин В.Е., Зиновьев Н.В. Использование пассивных ретрансляторов для улучшения качества радиосвязи в сложной электромагнитной обстановке // Известия Транссиба. 2021. № 1. С. 142–148. EDN: IAZSNV.
  11. Ержанкызы А., Шультц Р., Левин Е., Орынбасарова Э.О. Использование данных аэрофотосъемки для наземного лазерного сканирования // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2018. № 10. С. 69–74. EDN: YQHESD.
  12. Широкова Т.А., Антипов А.В., Арбузов С.А. Определение изменений на местности с применением данных лидарной съемки // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2012. Т. 1. № 4. С. 39–46. EDN: PCYYNL.
  13. Whitehead K., Hugenholtz C.H. Remote sensing of the environment with small unmanned aircraft systems (UASs), part 1: a review of progress and challenges // Journal of Unmanned Vehicle Systems. 2014. Vol. 2. Iss. 3. P. 69–85. http:// dx.doi.org/10.1139/juvs-2014-0006.
  14. Варфоломеев А.Ф., Чудайкина О.Ю. Использование RTK-режима систем глобального позиционирования GPS и ГЛОНАСС при проведении топографических работ // Огарёв-online. 2015. № 4. С. 1–8. EDN: TNDBYJ.
  15. Мисиров С.А., Беспалова Л.А., Магаева А.А., Беспалова Е.В. Исследование овражно-балочной сети южного берега Таганрогского залива с использованием беспилотных летательных аппаратов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2019. № 4. С. 77–83. https://doi.org/10.23683/0321-3005-2019-4-77-83. EDN: BWCPDF.
  16. Шаталов Н.В. Особенности классификации БПЛА самолетного типа // Перспективы развития информационных технологий. 2016. № 29. С. 34–49. EDN: VVUFEX.
  17. Кузнецов Д.А., Митрошина П.О., Сагдеев А.К., Сёмин А.А. Особенности построения радиоканала с беспилотным летательным аппаратом // Труды учебных заведений связи. 2016. Т. 2. № 2. С. 82–88. EDN: OFRIYL.
  18. Parshin A.V., Blinov A.V., Kosterev A.N., Budyak A.E., Morozov V.A. Low-altitude geophysical magnetic prospecting based on multirotor UAV as a promising replacement for traditional ground survey // Geo-spatial Information Science. 2018. Vol. 21. Iss. 1. P. 67–74. https://doi.org/10.1080/10095020.2017.1420508. EDN: XXHXRZ.
  19. Кокорева Е.В., Костюкович А.Е. Результаты натурных испытаний системы определения местоположения в сети Wi-Fi // Экономика и качество систем связи. 2021. № 3. С. 64–71. EDN: EWYYZC.
  20. Lavrukhin V.A., Lezhepekov A.S., Vladyko A.G. Experimental testbed for access point selection in IoT Wi-Fi networks // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 2. С. 102–112. https://doi.org/10.31854/1813-324x-2017-3-2-102-112. EDN: YTXOSV.
  21. Панов И. Помехи в радиоэфире и как с ними бороться // T-Comm: Телекоммуникации и Транспорт. 2009. № 5. С. 22–28. EDN: KXXKBR.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».