Navegación de vehículos aeroespaciales con señales GNSS

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En esta tesis estudiamos el problema de estimación de posición y velocidad de vehículos aeroespaciales, en particular satelitales, utilizando las señales de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS). Nos enfocamos en el caso en el que tal estimación se lleva a cabo en tiempo real (o co...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cogo, Jorge
Otros Autores: Muravchik, Carlos Horacio
Formato: Tesis Tesis de maestria
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ingeniería
GNSS
industria aeroespacial
vehículos aeroespaciales
EKF
GPS
GLONASS
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/58720
https://doi.org/10.35537/10915/58720
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-58720
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description En esta tesis estudiamos el problema de estimación de posición y velocidad de vehículos aeroespaciales, en particular satelitales, utilizando las señales de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS). Nos enfocamos en el caso en el que tal estimación se lleva a cabo en tiempo real (o con un mínimo retardo, tolerable según la aplicación) y en base a mediciones tomadas a bordo del propio vehículo, situación habitualmente denominada navegación. Las mediciones que se obtienen con los sistemas GNSS, relacionadas con la distancia satélite receptor (pseudo-rango) y con la tasa de cambio de dicha distancia (doppler), se encuentran afectadas por diversos factores que inducen errores tanto sistemáticos como de naturaleza aleatoria. Para los primeros en general se recurre a la utilización de modelos que permiten descontar o al menos reducir su incidencia, mientras que para mitigar el efecto de los errores de naturaleza aleatoria se recurre a métodos de filtrado estadístico. La mayoría de estos métodos de filtrado emplea información sobre la evolución temporal de los estados del vehículo, obtenida en base a un modelo de su dinámica esperada. Dado que estos modelos son de naturaleza no lineal, y que las mediciones obtenidas con las señales GNSS se relacionan de manera no lineal con los estados, el problema de estimación resulta también no lineal. Planteamos diversos modelos en variables de estado (que describen la evolución temporal con diferente grado de complejidad) acordes a la dinámica de los vehículos estudiados. Analizamos y comparamos el desempeño de varios esquemas de filtrado no lineal como por ejemplo el filtro de Kalman Extendido (EKF), con diferentes variantes de "sintonización" de cada uno de ellos. Para ello, proponenemos y sintetizamos escenarios de simulación que reflejan por ejemplo, diferentes restricciones a la visibilidad de los satélites y geometría de las constelaciones GNSS, entre otras situaciones de interés práctico; proponeniendo métricas de desempeño que permiten realizar un contraste entre las diferentes variantes analizadas. La posibilidad de contar con mediciones de los sistemas GPS y GLONASS, los dos sistemas GNSS actualmente operativos, resulta de particular interés en aplicaciones como la estudiada, ya que por un lado al tratarse de sistemas cuya operación es completamente independiente permite aumentar la fiabilidad de la solución de navegación frente a un escenario de falla de uno de los sistemas involucrados; y por otra parte, la combinación de mediciones de ambos sistemas permite aumentar la disponibilidad y reducir considerablemente el error de estimación en la solución de navegación. Proponemos y analizamos además diferentes esquemas de filtrado que permiten incorporar mediciones de estos dos sistemas GNSS. Finalmente, analizamos los resultados obtenidos durante la operación en órbita de un receptor de GPS completamente diseñado y construido en el grupo de trabajo, que fue integrado a bordo del satélite argentino SAC-D, puesto en óbita el 10 de Junio de 2011 y que concluyó su servicio operativo el 8 de Junio de 2015. Analizamos los resultados obtenidos con la estrategia de filtrado implementada a bordo y mediante post-procesamiento de los datos obtenidos durante la misión, permitiendo mostrar con datos reales las mejoras que pueden obtenerse en la navegación utilizando esquemas de filtrado adecuadamente diseñados.
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