Hur man använder GNSS-moduler för att skapa platsmedvetna lösningar för smarta städer

Platsmedvetna tjänster (LAS) i smarta städer används på flera områden, bland annat inom offentliga tjänster, transport, trafikledning, energi, hälsovård, vatten och avfall, och skapar säkrare, mer hållbara och bättre uppkopplade städer. I dessa tillämpningar finns det ofta ett behov av att förstå avstånden mellan närliggande enheter. Efterfrågan på positionsbaserad kapacitet med hjälp av GNSS-mottagare (Global Navigation Satellite System) med flera konstellationer för Europas Galileo, USA:s GPS, Rysslands GLONASS och Kinas BeiDou-satellitsystem ökar i LAS-tillämpningar. Fördelarna med att använda GNSS-mottagare med flera konstellationer är bland annat bättre tillgänglighet till signaler för position, navigering och timing (PNT), ökad noggrannhet och integritet samt förbättrad stabilitet. Men att utveckla mottagare med flera konstellationer är en komplicerad och tidskrävande verksamhet.

Artikeln granskar viktiga överväganden om systemdesign vid användning av GNSS-mottagare med flera konstellationer innan GNSS-plattformar och utvecklingsmiljöer från u-blox, Microchip Technology, MikroElektronika, Thales och Arduino presenteras för effektiv och kostnadseffektiv utveckling av platsmedvetna tillämpningar för smarta städer.

Förbättringar av GNSS-tekniken, särskilt minskade effektbehov, har bidragit till den ökade användningen av GNSS och spridningen av LAS i tillämpningar för smarta städer. GNSS-mottagarens effektförbrukning har minskat från 120 mW år 2010 till 25 mW år 2020 (figur 1). I själva verket har GNSS-mottagarens effektbehov minskat snabbare än effektbehovet hos de flesta andra komponenter i LAS-systemet. Äldre GNSS-teknik var energikrävande jämfört med andra systemdelar. I dag utgör effektbehovet för GNSS ofta bara en ensiffrig procentandel av den effektbudgeten.

Figur 1: GNSS-mottagarens effektförbrukning har minskat från 120 mW 2010 till 25 mW 2020. (Bildkälla: u-blox)

Utmaningar inom effektförbrukning

Samtidigt som GNSS-mottagarnas effektförbrukning har minskat drastiskt har komplexiteten i att få fram den optimala lösningen för effekt/prestanda mångdubblats. Det är inte alla LAS-konstruktioner som behöver kontinuerliga GNSS-positionsbedömningar eller höga nivåer av positionsnoggrannhet. Konstruktörer har olika verktyg för att optimera GNSS-prestanda och effektförbrukning, inklusive hårdvaruoptimering och firmware-baserade metoder.

Användningen av komponenter med låg effekt, särskilt RF-förstärkare med lågt brus (LNA), oscillatorer och realtidsklockor (RTC), är det första steget i utvecklingen av energieffektiva GNSS-lösningar. Valet mellan aktiva och passiva antenner är ett bra exempel. Passiva antenner är billigare och effektivare, men de uppfyller inte kraven i alla tillämpningar. En aktiv antenn kan vara ett bra val i låga delar av staden, inuti byggnader eller på andra platser med dålig signalstyrka. LNA i den aktiva antennen ökar förmågan att ta emot svaga signaler avsevärt, men förbrukar även stora mängder ström. När strömförbrukningen är kritisk och antennstorleken inte är lika viktig kan en större passiv antenn ofta ge samma prestanda som en mindre aktiv antenn, samtidigt som den ger hög tillgänglighet och noggrannhet.

De flesta GNSS-mottagare kan tillhandahålla uppdateringshastigheter på 10 Hz eller högre, men de flesta LAS-tillämpningar fungerar bra med mycket långsammare och mindre energikrävande uppdateringshastigheter. Valet av optimal uppdateringshastighet kan ha störst inverkan på strömförbrukningen. Förutom de hårdvarubaserade övervägandena har konstruktörerna tillgång till en rad olika firmware-verktyg för att optimera energiförbrukningen, inklusive uppdateringshastigheter, antalet GNSS-konstellationer som spåras samtidigt, assisterad GNSS och en mängd olika energisparlägen (figur 2).

Figur 2: Förutom att använda den mest effektiva hårdvarulösningen har konstruktörerna flera firmware-verktyg för att optimera GNSS-prestanda och energiförbrukning. (Bildkälla: u-blox)

Det kan vara nödvändigt att spåra flera GNSS-konstellationer samtidigt i krävande miljöer. Även om mottagning av signaler med hjälp av olika band kan säkerställa en stabil positionsbestämning, ökar det även energiförbrukningen. Det är viktigt att förstå den specifika driftsmiljön, särskilt hur öppen himlen är, och att använda det minsta antal GNSS-signaler som krävs för att stödja behoven i den särskilda LAS-tillämpningen.

Att stänga av GNSS-funktionen sparar mest energi men leder till en kallstart varje gång den slås på. Tiden till första fixering (TTFF) för en kallstart kan vara 30 sekunder eller längre, beroende på GNSS-signalernas tillgänglighet och styrka samt antennens storlek och placering. Med hjälp av GNSS kan TTFF minskas samtidigt som den ger korrekt information. GNSS-stöd kan genomföras på flera olika sätt, bland annat genom att aktuella och förutspådda parametrar för satellitens position och tidsangivelser (så kallade efemeridata), almanackor och korrektionsdata för exakt tid och satellitstatus för satellitsystemen laddas ner via internet i realtid eller med upp till flera dagars mellanrum. Vissa GNSS-mottagare har ett autonomt läge som internt beräknar förutsägelser för GNSS-banor, vilket eliminerar behovet av externa data och anslutningar. Om du använder autonomt läge kan det dock krävas att mottagaren slås på med jämna mellanrum för att ladda ner aktuell efemeridata.

Energisparlägen

Förutom anslutningsalternativ som assisterad GNSS, gör många GNSS-mottagare det möjligt för konstruktörer att välja mellan olika kompromisser mellan uppdateringshastigheter och strömförbrukning, inklusive kontinuerlig spårning, cyklisk spårning, drift av/på och ögonblickspositionering (figur 3). Att välja det optimala spårningsläget är en annan viktig faktor när man definierar prestandan för en specifik tillämpning. Om driftsförhållandena ändras så att det optimala energisparläget inte längre är tillgängligt, bör systemet automatiskt växla till det näst mest energisparande läget för att säkerställa kontinuerlig funktionalitet.

Figur 3: Energibesparande driftlägen måste matchas med nödvändiga uppdateringshastigheter för att optimera GNSS-systemets prestanda. (Bildkälla: u-blox)

Kontinuerlig spårning är lämpligt för tillämpningar som kräver några uppdateringar per sekund. GNSS-mottagaren får sin position i det här läget, fastställer en position, laddar ner almanacks- och efemeridata och växlar sedan till spårningsläge för att minska strömförbrukningen.

Cyklisk spårning innebär flera sekunder mellan positionsuppdateringarna och är användbar när signalerna och/eller antennerna är tillräckligt stora för att säkerställa att positionssignalerna är tillgängliga vid behov. Ytterligare energibesparingar kan uppnås om spårningen inte kräver att nya satelliter förvärvas.

Drift på/av innebär att man växlar mellan hämtnings-/spårningsaktiviteter och viloläge. Tiden i vila är vanligtvis flera minuter, och för att kunna slå på och stänga av systemet krävs starka GNSS-signaler för att minimera TTFF och därmed strömförbrukningen efter varje viloperiod.

Ögonblickspositionering sparar energi genom att GNSS-mottagaren används för lokal signalbehandling i kombination med molndataresurser för den mer datorkrävande behandlingen av positionsuppskattningen. När det finns en internetanslutning kan ögonblickspositionering minska GNSS-mottagarens energiförbrukning med en faktor på tio. Den här lösningen kan vara en effektiv strategi för att spara energi när endast några få positionsuppdateringar per dag behövs.

Inbyggd antenn stöder GNSS-förstärkning

Konstruktörer kan använda sig av antennmodulen SAM-M8Q från u-blox för system som drar nytta av samtidig mottagning av GNSS-signaler från GPS-, Galileo- och GLONASS (figur 4). Användning av tre konstellationer samtidigt ger hög positionsnoggrannhet i utmanande miljöer, t.ex. i låga delar av städer eller vid svaga signaler. För att påskynda positioneringen och förbättra noggrannheten har SAM-M8Q stöd för förstärkningsfunktioner, inklusive QZSS (kvasi-zenith-satellitsystem), GAGAN (GPS-assisterad GEO-förstärkt navigering) och IMES (inomhusmeddelandesystem), tillsammans med WAAS (Wide Area Augmentation System), EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay Service) och MSAS (MTSAT Satellite Augmentation System).

Figur 4: Modulen SAM-M8Q har stöd för samtidig mottagning av upp till tre GNSS-källor (GPS, Galileo, GLONASS). (Bildkälla: u-blox)

Modulen SAM-M8Q kan även använda u-blox assistanstjänsten AssistNow som tillhandahåller parametrar för GNSS-sändning, inklusive efemeridata, almanacka, plustid eller grov position, för att minska TTFF avsevärt. Den förlängda giltighetstiden för AssistNow Offline-data (upp till 35 dagar) och AssistNow Autonomous-data (upp till 3 dagar) ger snabbare TTFF även efter en längre tid.

Denna utvecklingsplattform för Internet of Things (IoT) från Google Cloud är ett enkelt sätt att ansluta och säkra PIC MCU-baserade tillämpningar. GNSS 4 click från MikroElektronika innehåller en SAM-M8Q-modul och är utformad med utvecklingskortet PIC®-IoT WG från Microchip Technology för att påskynda utvecklingen av LAS-tillämpningar för smarta städer (figur 5). Utvecklingskortet PIC-IoT WG ger Google Cloud IoT-användare ett sätt att påskynda utvecklingen av säkra molnanslutna tillämpningar. Dessutom ger kortet PIC-IoT WG konstruktörer tillgång till verktyg för analys och maskininlärning.

Figur 5: Tilläggskortet GNSS 4 innehåller antennmodulen SAM-M8Q från u-blox. (Bildkälla: DigiKey)

GNSS med flera konstellationer och trådlös anslutning

För små LAS-enheter, t.ex. spårare, som kan dra nytta av GNSS-stöd med flera konstellationer (GPS/Galileo/Glonass) och global LPWAN LTE-anslutning från en enda modul som utnyttjar Rel. 14-sekunders generation Cat. Konstruktörer av M1/NB1/NB2 kan använda sig av modulen Cinterion TX62 från Thales (figur 6). Lösningens storlek kan optimeras ytterligare med hjälp av modulens flexibla arkitektur som har stöd för körning av program med hjälp av en värdprocessor eller inuti modulen med hjälp av den inbyggda processorn. TX62 har stöd för energisparläget 3GPP (PSM) och utökad diskontinuerlig mottagning (eDRx) för strömkänsliga tillämpningar. PSM:s vilotider tenderar att vara mycket längre än eDRX. Dessa längre vilotider gör att enheten kan gå in i ett djupare viloläge med lägre energiförbrukning än eDRX. Strömförbrukningen i PSM-viloläge är under tio mikroampere, medan strömförbrukninen i eDRX-viloläge är upp till 30 mikroampere.

Figur 6: IoT-modulen TX62 har stöd för LTE-M-, NB1- och NB2-kommunikation samt GNSS med flera konstellationer. (Bildkälla: Thales)

Säkerhetsfunktionerna i TX62 omfattar säker nyckellagring och certifikathantering för att stödja tillförlitlig registrering i molnplattformar samtidigt som enheten och data skyddas, samt betrodda identiteter som förintegreras i TX62:s rot vid tillverkningen. Vid behov kan konstruktörer specificera ett valfritt inbyggt eSIM för att förenkla logistik- och tillverkningsprocesser och förbättra flexibiliteten på fältet genom dynamiska prenumerationsuppdateringar och fjärrdriftsättning.

LAS-utveckling i Arduino Portenta H7-program förenklas med hjälp av Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS-tilläggskort (figur 7). Tilläggskortet kombinerar Edge computing-kapaciteten hos Portenta H7 med anslutningsmöjligheterna i TX62 för att möjliggöra utveckling av LAS-assistansspårning och fjärrövervakning i smarta stadstillämpningar samt inom industri, jordbruk, försörjningssektor och andra områden. Grundegenskaper för Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS-tilläggskortet innehåller ingen GSM/UMTS-antenn. Istället för att leta efter en kompatibel antenn kan konstruktörer använda Arduinos vattentäta dipolantenn för pentaband.

Figur 7: Portenta CAT.M1/NB IoT GNSS-tilläggskort innehåller IoT-modulen TX62-W (stor gul kvadrat). (Bildkälla: Arduino)

Ytterligare fördelar med Portenta CAT.M1/NB IoT GNSS-tilläggskortet inkluderar:

• Möjlighet att ändra anslutningsmöjligheter utan att byta kretskort
• Lägg till positionering plus NB-IoT, CAT.M1 alla Portenta-baserade konstruktioner
• Betydligt lägre krav på kommunikationsbandbredd i IoT-enheter
• Kompakt format 66 x 25,4 mm
• Drift vid -40 °C till +85 °C

Sammanfattning

Framsteg inom GNSS-teknik med låg effekt och hög prestanda är faktorer som driver tillväxten av LAS-tillämpningar i smarta städer. Men, att bara använda den mest energieffektiva hårdvaran är dock bara början, det är lika viktigt att optimera firmware för att få en optimal och energieffektiv lösning. Det finns många kombinationer av hårdvara och firmware att välja mellan när man utvecklar GNSS-baserade LAS-tillämpningar, och konstruktörer kan använda sig av en rad olika utvärderingsverktyg för att påskynda utvecklingsprocessen.