Robust Carrier Tracking Techniques for GNSS Receivers affected by Ionospheric Scintillation

Abstract

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.

Global Navigation Satellite Systems (GNSS) have become an indispensable tool in different areas in our modern society for positioning purposes using radio-frequency ranging signals. Some application examples are the positioning and navigation in ground, maritime and aviation environments, as well as their use in agriculture, surveying and precise timing and synchronization in communication systems and finances. The tracking stage is one of the core tasks within a GNSS receiver to keep aligned with the satellites and, to date, most receivers equip conventional tracking techniques with ease of implementation that suffice to operate in environments with favorable working conditions. However, in the recent years, the success of GNSS in open-sky environments has led to the emergence of applications that expand toward scenarios with harsher conditions, such as urban canyons and soft-indoor environments. The trend is to provide user mobile terminals such as smartphones with positioning capabilities in scenarios where receivers face new technological challenges owing to the abounding propagation impairments. In this sense, the so-called ionospheric scintillation is one of the issues degrading the performance of GNSS receivers, particularly in equatorial regions and at high latitudes. It introduces rapid carrier phase and signal power variations, and has a detrimental effect particularly onto the tracking stage. The objective of this thesis is to design and develop new techniques for the robust tracking of GNSS signals affected by ionospheric scintillation disturbances. The presented approach is based on the use of Kalman filtering techniques, and the main contributions of the thesis are three. First, the analysis of ionospheric scintillation and the tracking of carrier dynamics despite the presence of the former. We design a Kalman filter with a hybrid formulation that allows the robust monitoring of both contributions separately. This arises from carrying out a detailed analysis of ionospheric scintillation which concludes that scintillation phase variations can be characterized through autoregressive processes, and thus be dealt with within the Kalman filter in a natural manner. Second, the design of adaptive Kalman filter-based techniques that allow self-adjusting their loop bandwidth to the actual scintillation conditions, which are rather time-varying in practice. This part includes a scintillation detector, a real-time estimator of the autoregressive model parameters, and an implementation to address the problem of non-linear signal amplitude attenuation introduced by scintillation itself. The goodness of the proposed techniques is later validated by carrying out an extensive simulation campaign using both synthetic data and real scintillation time series, and the outperformance region with respect to conventional tracking techniques is quantified. Third, a novel method for the derivation of expressions for the termed Bayesian Cramér-Rao bound (BCRB), which allow characterizing the behavior of Kalman filters in a closed-form manner, thus becoming a contribution to the literature of practical usefulness to design Kalman filters for any kind of application.