Robust Carrier Tracking Techniques for GNSS Receivers affected by Ionospheric Scintillation

Las tecnologías de posicionamiento por satélite (GNSS, del inglés global navigation satellite systems) se han convertido en una herramienta indispensable en diferentes ámbitos de nuestra sociedad moderna. Algunos ejemplos de aplicaciones son el posicionamiento y la navegación en entornos terrestre,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Locubiche-Serra, Sergi|||0000-0001-9827-4007
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2020
País:España
Institución:Universitat Autònoma de Barcelona
Repositorio:Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:ddd.uab.cat:235075
Acceso en línea:https://ddd.uab.cat/record/235075
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Kalman, Filtratge de
Localització per satèl·lit, Sistemes de
Descripción
Sumario:Las tecnologías de posicionamiento por satélite (GNSS, del inglés global navigation satellite systems) se han convertido en una herramienta indispensable en diferentes ámbitos de nuestra sociedad moderna. Algunos ejemplos de aplicaciones son el posicionamiento y la navegación en entornos terrestre, marítimo y aéreo, así como usos destinados a la agricultura, topografía o aplicaciones de sincronización precisa en sistemas de telecomunicaciones o finanzas. El módulo de tracking es una de las etapas centrales para mantener los receptores alineados con los satélites, y hasta ahora se han empleado técnicas de tracking convencionales de fácil implementación que son suficientes para operar en escenarios con unas condiciones de trabajo favorables. Sin embargo, en los últimos años, el éxito de GNSS en entornos a cielo abierto ha propiciado su expansión hacia aplicaciones en escenarios más exigentes, tales como cañones urbanos o interiores. La tendencia es dotar a los terminales móviles (smartphones) de capacidades de posicionamiento en entornos en donde se enfrentan a nuevos retos tecnológicos dados por los problemas de propagación que abundan. En este sentido, el centelleo ionosférico (ionospheric scintillation en inglés) es uno de los problemas que degradan las prestaciones de los receptores, particularmente en zonas ecuatoriales y a altas latitudes. Es un efecto que introduce rápidas variaciones aleatorias en la fase y la potencia de la señal útil, y tiene un efecto perjudicial precisamente en la etapa de tracking del receptor.El objetivo de esta tesis es diseñar y desarrollar nuevas técnicas para el tracking robusto de señales GNSS afectadas por el efecto de centelleo ionosférico. La propuesta que se presenta está basada en el uso de técnicas de filtrado de Kalman, y las contribuciones principales de esta tesis son tres. En primer lugar se estudia el efecto de centelleo ionosférico y el tracking de la dinámica del receptor a pesar de su presencia. Diseñamos un filtro de Kalman con una formulación híbrida que permite monitorizar ambas contribuciones por separado de manera robusta. Esto surge de realizar un análisis detallado del centelleo ionosférico en el que se concluye que las variaciones de fase se pueden caracterizar a través de procesos autoregresivos, los cuales se pueden tratar mediante el filtro de Kalman de manera natural. En segundo lugar se diseñan técnicas de filtrado de Kalman adaptativas que permiten ajustar su ancho de banda en función de las condiciones de centelleo, las cuales suelen ser variantes en el tiempo en la práctica. Esta parte incluye un detector de presencia de centelleo, un estimador en tiempo real de los parámetros del modelo autoregresivo, y una implementación para lidiar con las atenuaciones no lineales introducidas por el mismo centelleo. El funcionamiento de las técnicas propuestas se valida posteriormente mediante una campaña extensiva de simulaciones utilizando tanto datos sintéticos como datos reales de centelleo ionosférico, y se cuantifica la región de ganancia respecto a las técnicas convencionales. Por último se propone un innovador método para derivar expresiones para la denominada cota Bayesiana de Cramér-Rao (BCRB, del inglés Bayesian Cramér-Rao bound) que permiten caracterizar el comportamiento de los filtros de Kalman de manera cerrada. Esto supone una contribución a la literatura de gran interés práctico para diseñar filtros de Kalman para cualquier tipo de aplicación.