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基于LoRa的单兵智能训练终端研究

2021-01-25程大鹏宋美杰

桂林航天工业学院学报 2020年4期
关键词:单兵低功耗温度传感器

程大鹏 宋美杰

1 陆军特种作战学院,广西 桂林 541004;2 桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院,广西 桂林 541004

随着全军部队使命任务的不断拓展,野外训练的对抗性和实战化要求越来越高。由于野外战术训练场覆盖面积大,地形复杂,训练时人员分散,危险性高,训练结束后人员收拢难度大。目前,部队与院校开展野外教学训练时携带信息化装备较少,远不能满足实战化信息化训练的全方位需求。本文设计研究了一种基于LoRa的单兵智能训练终端,实现对单兵地理位置的获取、实地训练环境的感知,解决部队训练信息采集和人员行动定位的基本需求。

1 总体设计

LoRa是LPWAN(Low Power Wide Area Network,低功率广域网络)技术的一种,随着物联网的发展而被广泛地使用。LoRa运行在全球免费频段上,通过在物理层应用基于扩频的调制技术和在数据链路层应用LoRaWAN协议实现低功耗广域网通信,具有低功耗、远距离、抗干扰性强和穿透性好等特性[1-5]。单兵智能训练终端采用LoRa技术作为通信网络,将数据传送到汇聚网关,由训练系统进行分析与处理。网络采用星型连接,其结构如图1所示。

图1 单兵训练系统结构图

战士在进行实战训练时,通过单兵智能终端获取北斗定位信息及周围环境信息,通过内置的LoRa模块将信息传送至汇聚网关。汇聚网关可通过有线网络或者北斗的短报文功能将数据传输到训练系统[6],指挥员可通过训练系统查看队员的所在位置及环境信息,及时掌握每名队员的作战状态。

2 训练终端硬件设计

单兵智能训练终端由微控制单元(MCU)、北斗定位模块、气压传感器、温度传感器、LoRa模块、显示模块和电源模块构成,其硬件结构如图2所示。

图2 硬件系统结构图

2.1 微控制单元

微控制单元是训练终端的核心,负责各功能模块的控制、数据的解算及传输。本设计采用ST公司的STM32F103微控制器,该控制器采用Cortex-M3内核,最高工作频率72 MHz,集成IIC、SPI、USART等接口,适用于低功耗、小型系统的开发与设计。

2.2 北斗定位模块

北斗定位模块主要负责定位信息的获取,设计采用中科微ATGM332卫星定位模块,该模块具有快速的搜星能力,定位精度2.5 m,模块通过USART接口与微处理器连接。

2.3 气压传感器

气压传感器采用博世的BMP280,其测量的相对精度为±0.12 hPa,功耗仅2.7 mA,通过SPI接口与微处理器连接。通过气压的测量可以计算出终端的相对海拔高度,气压与海拔关系为:

其中:

P0是标准大气压,等于101.325 kPa;

Altitude是以米为单位的海拔高度;

P是在某一高度以kPa为单位的气压。

2.4 温度传感器

温度传感器用于检测战士所处环境温度,选用DS18B20作为温度传感器,其具有体积小、精度高、抗干扰能力强等优势,通过IO口连接到微处理器。

2.5 LoRa模块

LoRa模块采用SX1278射频芯片实现数据的无线传输,该芯片采用线性调频扩频调试方式,可以有效提高灵敏度、抗干扰能力和信道容量,使用较低功耗实现远距离传输[3]。

2.6 显示模块

设计采用两个LED灯作为训练终端的状态显示,分别表示电源状态及数据传输状态。

3 训练终端软件设计

终端软件设计流程如图3所示,终端上电后初始化各模块相关引脚与寄存器,并设定采集周期,考虑训练终端的工作时间及实际的训练需求,采集周期设置为30秒。在每个采集周期到来时,进行定位信息、气压及温度信息的采集,通过微控制器的解析、封装传输至LoRa汇聚网关。为满足紧急情况下的数据获取需求,软件中还定义了网关主动下发指令,当训练终端收到网关指令后会立即进行信息的采集与发送,保证信息及时送达。

图3 软件流程图

4 测试与结果分析

训练终端在仿照野外环境进行测试,遮挡物较少,将汇聚网关固定在测试区域中海拔较高的位置,按照距离网关由近到远的方式测量LoRa网络通信情况,设置终端的通信频率为480 MHz,发射功率为20 dbm,在不同距离发送100个数据包,以丢包率来衡量通信性能,测量结果如表1所示。

表1 训练终端通信丢包率测试结果

由测试结果可以看出,在4 km范围内训练终端的通信丢包率都小于5%,可以满足小规模训练的要求。如果要使通信范围进一步扩大,可采取提高训练终端内LoRa模块的发射功率、汇集网关的接收灵敏度、天线增益等方式。

5 总结

为了提升部队和军队野外教学训练效果,本文研究了一种基于LoRa的单兵智能训练终端,给出了硬件及软件的设计方案,通过测试表明该终端可有效地用于小规模的野外教学训练。下一步将继续对终端进行改进,提高人员定位精度、提升覆盖范围、增加续航时间等,以满足更多教学训练需求。

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