世界杯红牌 / 2025-08-28 22:17:08
2.5基带IQ数据注入测试（算法引擎及软件在环测试）
如上图所示，无论是PNT的测量引擎还是位于主处理器的算法引擎，都可归为软件测试的范畴，因此应用上并不必须经由RF信号加以激励，而以数字中频或数字基带信号注入即可。类似的需求在汽车测试领域也并不鲜见。因此就出现仅需要IQ data进行测试的需求。
为因应此类需求，思博伦通信推出的SIMIQ软件功能扩展，通过“关联”GNSS模拟器（如GSS7000）和外场的GNSS记录回放系统(如GSS6450)，利用对IQ文件的捕获(capture)和回放(replay)打通模拟信号与真实信号之间的藩篱。实现捕获“真实世界”环境，利用IQ文件将真实环境在实验室重现的目标。
SIMIQ原理及主要指标示意图
Bring the Real World to Lab
2.6传感融合测试
对于智能手表等穿戴设备，运动表现是客户选择的重要指标之一，例如对于户外跑步，GPS的可用性、连续性、精度；轨迹的平滑，距离的准确等等都是对产品选择及满意度的重要指向。此类体验及诉求也将传导至新产品的设计、研发、验证。如上文提到的专利圆极化天线，以及为获得更精确的高度信息采用气压传感器，在无GPS信号情况下使用惯性传感器保持位置的持续输出等，这就形成了多传感器融合技术在穿戴设备上的使用和与之相关的针对性测试。
当前传感融合的测试主要是通过真实外场测试的方法，但这相当耗时、耗力，且可重复性及可控性较差，有没有更有效率的手段？思博伦通信的卫星导航事业部基于其始终秉持的“Bring the Real World to the Lab”理念，通过结合外场”真值”采集，结合思博伦卫星导航模拟器的SIMSENSOR MEMS仿真建模功能，从而建立了一套高效的实验室算法引擎仿真测试环境。其原理如下图：
GNSS/IMU 传感融合仿真测试原理示意图
如图所示，SIMSENSOR可视为一套软件仿真工具，运行时如图中“X”所示，真实IMU器件是被旁路的，算法引擎的IMU输入是与GNSS轨迹或外场”真值”轨迹关联的IMU仿真数据输出。
思博伦的SIMSENSOR功能简表如下：
IMU的模拟数据通过UDP格式发送，而传感器硬件接口则可能需要根据不同IMU的接口定义做相应定制开发。利用SIMSENSOR, 可覆盖如下关键性测试需求：
传感融合算法设计及Debug (后处理）
测试服务中断时GNSS/IMU的松耦合/紧耦合能力
测试紧耦合下的重捕获能力
测试上述条件下的系统精度
减少外场IMU的测试时间
减少GNSS/IMU组合的错误几率2.7复杂多径环境仿真测试
智能手表的运动属性，使其面对的场景相对更为多元和复杂，例如操场、小区、山地、森林，运动中及运动后这些场景的还原度，精准度表现与用户体验及其社交活跃度高度关联，进而影响到品牌的潜在传播力。GNSS/IMU的传感融合及位置引擎算法是户外运动精准表现及app还原的主要技术实现方式，在理想信号接收条件下，GNSS则是公认的提供最佳定位精度的技术，然而对于小区、山地、森林这些复杂地形场景，实时变化的GNSS信号的多径效应对定位精度的影响无法忽视，进而对融合算法提出了更高的要求。对于上节原理图中模拟的GNSS信号，如果我们能够对该信号叠加实时的多径环境仿真，则提供了对算法引擎更丰富的测试手段，示意如下：
思博伦通信SIM3D实时多径模拟仿真示意图及仿真结果与外场数据匹配结果
上图右半部分即表示为将思博伦的SIM3D实时多径模拟仿真工具叠加到测试环境中，右下图则显示了经由SIM3D在实验室仿真的GNSS信号和外场记录的实际信号之间高度的匹配相关性。这就给“Bring the Real World to the Lab”理念施加了坚实的注脚。我们相信，通过仿真场景的积累和迭代，势必将逐步替代可观的外场测试需求，提升产品开发效率及产品品质的一致性。
除了多径影响，智能手表在外场也会因各种干扰信号导致定位精度的下降，从而影响到用户体验，思博伦的GNSS模拟系统也可以在实验室中模拟出这些干扰效应，这里不再赘述。
2.8外场数据采集及测试
对GNSS接收机及相关设备的测试和验证是个综合而复杂的过程，从完整的测试方法学角度，对GNSS信号的可用性、连续性、完好性及精确度的验证需要利用各类针对性的产品解决方案加以覆盖，这里我们重点讨论的射频记录回放RPS GSS6450系统，则侧重于探讨提升GNSS外场测试（Field Testing）的效率，进而获得评估产品在现实环境下性能真实体现的高性价比的测试方法。固有的外场测试（FT）的挑战在于其昂贵、缓慢、难于建模，并可能持续消耗公司预算及延宕产品推向市场，而下述4个互为相关的趋势可能进一步强化外场测试的成本考量—时间及金钱的消耗。产品开发者对这些趋势的响应方式可能直接影响到他们向市场提供高性能产品的速度及效率。
就各类情形而言，一个强有力的观点就是采用高保真的RPS（记录回放系统）记录真实世界的信号并在实验室中回放，从而显著降低外场测试的成本。
2.8.1 更深量化比特深度的RPS系统当前弹性PNT的概念越来越受到重视，新的挑战在于，不断重复的测试显示，拥有更高比特深度的(bit depths)接收机能够抵御更多的干扰，因此越来越多的厂家开始开发3或4比特的芯片，以确保在信号受到干扰的情况下保持服务的连续性。为了利用RPS精确的测试这些芯片的性能，被记录的环境信号需要在重放的时候拥有比被测物（DUT）更高的保真度（如大于4bits）。这对于现存的许多仅能回放1或2比特的RPS系统都是个实际的挑战。复杂的RPS系统可以达到16比特的深度，但这些系统通常更可能是为军用设计的大型的、不方便的机架式结构。一个便携的16比特RPS系统无疑对那些要求比特深度大于2，面向商用及消费类的芯片商产生巨大的效益。2.8.2 更多类型及不同来源的干扰不仅最终用户更多的依赖持续、精确的GNSS信号，在此过程中，不同强度的信号的干扰及其多种的来源都在增加。大气效应，来自建筑物反射信号的多径效应，高山建筑物的遮挡，深堑及茂密的树荫都会影响GNSS信号。现在，人为的干扰源也在增加，包括有意或无意的干扰，如来自附近蜂窝电话塔的干扰或甚至复杂的“欺骗”（广播假的导航信号）。
各种类型的干扰
开发者需要知道他们的系统在干扰或是多径条件下的表现：是信号完全被切断？抑或精度受到影响？那么程度如何？很多影响可以通过使用模拟器（GNSS Simulator）来测试，但模拟器无法完全覆盖真实世界的各种环境条件,外场测试成为衡量在真实世界干扰条件下产品性能特征的必不可少的手段，但是这类测试恐怕需要花费大量的时间和金钱。直观的办法是使用RPS记录真实的信号环境，包括干扰波形，并将记录的信号用于“实验室的外场测试（FT in the lab）”。这带来两个好处，一是可以研究感兴趣的干扰信号的成因；二是研究如何消减此类干扰。
2.8.3 混合定位及传感器融合（Hybrid Positioning and Sensor Fusion）
许多当前的应用中，GNSS与其他传感器数据信号一起作用于整个系统，传感器的融合算法将所有的数据整合，当GNSS信号被拒绝时，可持续计算出位置。这既可以通过邻近的wifi接入点，蓝牙终端或LTE基站，通过三角法计算，也可以在设备位于室内时，利用DR(Dead Reckoning)传感器的数据持续计算出设备的位置。但是，越来越多的GNSS+SENSOR融合也被用于其他目的，高端的智能手表或健身跟踪器融合了GNSS输入和心率传感器的数据，用于映射跑步者奔跑过程中在不同地点的能量消耗。混合定位及传感器融合，需要高强度外场测试，以确保不同的数据输入可以与真实世界条件精确相关。这一过程可以通过使用能够同步记录GNSS与多种传感器信号的RPS记录回放系统而加速完成。
2.8.4 基于真实世界的IQ数据的需求如前所述，基于真实世界的IQ数据被用来验证测量引擎和位置引擎，这需要高量化比特深度的RPS系统记录外场真实世界，并将之以IQ data的形式保存和利用。思博伦的SIMIQ工具还可以将这些数据转换成为实验室模拟器所使用的场景数据。强化思博伦所贯彻的在仿真世界里不断增加“真实世界”元素的理念。
2.9外场“孪生”仿真测试——创新的OTA满天星方案
在第2节中，我们提到了传统OTA测试方法也存在一定的局限性。因为欲在实验室暗室条件下复现外场的、真实世界的GNSS信号，除了需要考虑在给定的地点和时间条件下再现多模多频的GNSS信号如GPS/GLONASS/BEIDOU外，还需要充分考虑复原真实世界下的信号特征，如右手螺旋（RHCP）的偏振信号，及一系列来自不同方位的射频信号。被测系统通过对所有可见及跟踪的卫星解码，产生若干基于信噪比（SNR）观测量的矩阵，这些基于多组卫星的矩阵将帮助用户了解DUT在辐射条件下的性能。
外场动态场景示例
2.9.1 GNSS信号方向到达效应DoA仿真：在实验室中再现GNSS真实世界由于智能手表中的运动功能对位置精度及其体验的敏感性，而外场测试的高成本使构建条件可控的、可重复的“全景式”GNSS测试仿真环境变得物有所值，这在国外已经有了成功的先例。为更好的复现GNSS外场真实世界，克服传统GNSS OTA测试中单向复合RF信号的局限性，在实验室中构建近似外场的、可控的、可重复的DoA测试环境，成为智能穿戴、部件及第三方测试机构着手考虑的、期望进一步提升产品GNSS性能、算法及产品品质的重要手段。目标的测试系统应该满足下面的要求：星座模拟器应可以提供多模多频导航卫星信号（Multi-Frequencies，Multi-Constellation GNSS），用户可以向模拟器导入与特定时间、地点相关的历书(Almanac)，星历（ephemeris）及其他原始数据，以方便重复地复现在外场观察到的特定结果。
OTA暗室应部署数量充分的天线阵列，体现如下图所看到的天空中GPS/GLONASS/BeiDou导航卫星星座分布图及对应信号的入射方向DoA(Direction of Arrival)，并能够再现外场所看到的各个卫星的运动过程。
卫星的运动及其信号强度可以通过运行的模拟器场景软件加以控制。OTA暗室中应制备可能的台架，以便按照要求旋转DUT的方位俯仰、及摆动，以验证DUT在特定姿态下的天线效应。
2.9.2 传统“满天星”及其局限
针对上述目标测试系统要求，过往已经实施的解决方法（多用来测试抗干扰天线），采用的是固定式、特定方位及俯仰角分布的多天线、分立RF组合方案（更多细节可参考思博伦GSS7790产品规格书）， 这一原理的分立天线系统也常常被俗称为“满天星”，其局限性是受到GNSS星座类型、场景和运行时间的多重限制，因而表现为较差的灵活性和有限的投资保护性。
卫星三小时前后的分布
从上图中可以看到同一位置在不同时间看到的卫星分布是完全不一样的，甚至卫星号都有很大变化。这种卫星位置和数量的变化，在当载体/接收机运动时会更加明显。2.9.3 思博伦创新OTA满天星解决方案—分区暗室（Zoned Chamber）这里，一种新的、所谓“分区暗室”（Zoned Chamber）的创新方法克服了传统DoA方法的局限性，通过有限划分的方位及俯仰区域（Zoned），利用合并的GNSS信号，在充分减少天线分布数量及复杂度的情况下，复现外场分立的、不同入射方向的多模多频GNSS射频信号，从而在实验室里构建出更为接近外场环境的测试条件，再结合所需的（三维）DUT台架或转台，可实现包括汽车、手机、智能穿戴或其他内含接收机的产品在不同位置、姿态、方向等条件下的，完成可控的、可重复的性能评估。
分区暗室原理示意图（左）及可叠加SIM3D多径效应工具示意图（右）
如下图所示，这是思博伦专有的”分区暗室“（Zoned Chamber）解决方案，针对每个分区，方案配备了一台多通道的GNSS星座模拟器；该模拟器拥有足够数量的通道数，以模拟星座图中落在该区域的多模多频GNSS信号以及多径信号。
区分区暗室俯视图（左）分区暗室部署示意图（中）分区暗室星座跨区运行示意图（右）
2.9.4 分区暗室Zoned Chamber的价值
GNSS信号位于L波段，接收机接收到的理想直射信号有“LOS径（line of sight)“的要求，因此实际的外场测试条件下，到达接收机的GNSS信号都是由分立的、来自不同入射方向的多个卫星射频信号组成，这一信号的DoA（Direction of Arrival）方向到达特性在实验室中是无法通过传统的OTA或传导测试方法，利用单一一台GNSS星座模拟器复现出来的。构建分区暗室的价值包括：在实验室中可复现外场GNSS信号的DoA特征，从而为评估DUT接收天线的效能提供了量化的数据支持GNSS信号的DoA特征方便了对DUT本体因素的评估，如头部/身体遮挡（消费电子类产品）；汽车结构因素、姿态方位变化等
可灵活的支持任意多模多频信号
对场景的时间/地点/时长没有实质性限制
可对DUT进行在各类无线电信号环境下的RF互操作性验证
其他“全景式”复杂环境的叠加，如“城市峡谷“相关的多径信号，干扰信号
RTK辅助数据
V2x数据等
三、小结
本文首先尝试对可穿戴设备进行相关测试方法学的讨论，以期抛砖引玉。后续我们将不定期通过系列报告，介绍我们在思博伦北京实验室里对智能手表所作的初步测试及结果。
Reference：GNSS卫星定位导航模拟器GSS7000使用指南
关键字：GNSS，SIMIQ，SIMSENSOR，OTA，Conduction，Field，卫星模拟器，可穿戴，智能手表，自动化测试
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