Tensor-based tracking schemes for time-delay estimation in GNSS multi-antenna receivers

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.Embora os receptores GNSS (Global Navigation Satellite Systems) alcancem atualmente alta precisão ao processar sua localização geográfica sob condições de Linha de Visão (Line of Sight), erros devido a interferência por componentes multipercurso e ruído são as fontes mais degradantes desse sistema. A fim de resolver a interferência multipercurso, receptores baseados em múltiplas antenas tornaram-se o foco de pesquisa e desenvolvimento tecnológico devido ao fato de que podem mitigar a ocorrência de multipercurso fornecendo as melhores estimativas para o atraso do sinal transmitido, que é um parâmetro relevante para determinar a geolocalização do usuário. Neste contexto, abordagens tensoriais baseadas em modelos PARAFAC (PArallel FActor Analysis) têm sido propostas na literatura, proporcionando um ótimo desempenho. Como essas técnicas são baseadas em subespaços, considerando um cenário de rastreamento em tempo real, o cálculo de uma EVD (Eigenvalue Decomposition)/SVD (Singular Value Decomposition) completa para estimativa de subespaço de sinal em cada instante de amostragem não é adequado, devido a razões de complexidade. Portanto, uma alternativa para reduzir o tempo de computação (Time of Computing) de estimativas de subespacos tem sido o desenvolvimento de algoritmos de rastreamento de subespaço. Este trabalho propõe o emprego de dois esquemas de rastreamento de subespaços para fornecer uma redução no desempenho computacional geral das técnicas de estimativa de atraso de tempo baseadas em tensores.Although Global Navigation Satellite Systems (GNSS) receivers nowadays achieve high accuracy when processing their geographic location under conditions of Line of Sight (LOS), errors due to interference by multipath and noise are the most degrading sources of accuracy. In order to solve the multipath interference, receivers based on multiple antennas have become the focus of technological research and development due to the fact they can mitigate multipath occurrence providing best estimates to the transmitted signal time-delay, which is a relevant parameter for determining the user’s geolocation. In this context, tensor-based approaches based on PArallel FActor Analysis (PARAFAC) models have been proposed in the literature, providing optimal performance. As these techniques are subspace-based, considering a real-time tracking scenario, the computation of a full Eigenvalue Decomposition (EVD)/Singular Value Decomposition (SVD) for signal subspace estimation at every sampling instant is not suitable, due to complexity reasons. Therefore, an alternative to reduce the Time of Computing (ToC) of subspace estimations has been the development of subspace tracking algorithms. This work proposes the employment of two subspace tracking schemes to provide a reduction in the overall computational performance of tensor-based time-delay estimation techniques

Low cost antenna array based drone tracking device for outdoor environment

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.Aplicações para técnicas de Direção de Chegada (DoA) têm crescido drasticamente em várias áreas, desde os tradicionais sistemas de comunicação sem fio e operações de resgate até os sistemas GNSS e rastreamento de drones. Particularmente, as forças policiais e as empresas de segurança têm voltado sua atenção para os dispositivos de rastreamento de drones, devido ao número de acidentes e incidentes envolvendo estes Veículos Aéreos não Tripulados (VANTs). Agora, novos sistemas e dispositivos que fornecem segurança a cidadãos e clientes cresceram e ganharam espaço no mercado. Para detectar a presença de drones e rastreá-los existe uma variedade de soluções altamente caras no mercado. Porém, a estimativa da localização de um alvo pode ser obtida usando hardware barato, comprado facimente no mercado, e com técnicas de Direção de Chegada. Data esta estimativa, algumas ações podem ser tomadas pelo responsável pela segurança no local. Trabalhos anteriores na estimativa de direção de chegada usando arranjo de antenas foram propostos, mas sem uma abordagem prática. Nesta dissertação, propõe-se um dispositivo de rastreamento de drones baseado em arranjo de antenas de baixo custo para ambientes externos. A solução proposta é dividida em partes de hardware e software. A parte de hardware do dispositivo proposto é baseada em componentes fáceis de serem encontrados no mercado, como um arranjo de antena omnidirecional, uma plataforma SDR (Rádio Definido por Software) de 4 canais com frequência de portadora variando de 70 MHz a 6 GHz, uma placa-mãe FPGA e um laptop. A parte do software inclui algoritmos para calibração, seleção de ordem de modelo (MOS) e estimativa de DoA, incluindo etapas específicas de pré-processamento para aumentar a precisão dos cálculos para os métodos de DoA. Avaliamos o desempenho de nossa solução de baixo custo, proposta para ambientes externos, e de acordo com as medições de campo, mostra-se que, quando o transmissor está na posição frontal, ou seja, com um DoA variando de -60° a 60°, o máximo e a média dos erros de DoA são 6° e 1,6°, respectivamente.Applications of Direction of Arrival (DoA) techniques have dramatically increased in various areas ranging from the traditional wireless communication systems and rescue operations to GNSS systems and drone tracking. Particularly, police forces and security companies have drawn their attention to drone tracking devices, due to the number of accidents and incidents involving Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Now, new systems and devices that provide the safeness of citizens and clients, have grown and gained space on the market. In order to detect the presence of drones and to track them, there is a variety of highly expensive solutions in the market. In this way the estimation of a target’s location can be obtained using off-the-shelf hardware with Direction of Arrival techniques. Consequently some actions can be taken by the responsible for the security in that place. Previous works in DoA estimation using antenna arrays have been proposed but with no practical approach. In this dissertation, it is proposed a low cost antenna array based drone tracking device for outdoor environments. The proposed solution is divided into hardware and software parts. The hardware part of the proposed device is based on off-the-shelf components such as an omni-directional antenna array, a 4 channel Software Defined Radio (SDR) platform with carrier frequency ranging from 70 MHz to 6 GHz, a FPGA motherboard and a laptop. The software part includes algorithms for calibration, model order selection (MOS) and DoA estimation, including specific pre-processing steps to increase the DoA accuracy. The performance of our proposed low cost solution is evaluated in outdoor scenarios. According to our measurement campaigns, it is shown that, when the array is in the front fire position, i.e. with a DoA ranging from -60° to 60°, the maximum and the average DoA errors are 6° and 1,6°, respectively

Functional architecture for autonomous driving : a proposition of techniques for object detection, localization and human-vehicle interaction

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.Milhões de pessoas são vítimas de acidentes de trânsito no mundo a cada ano. A grande maioria desses acidentes é causada essencialmente por falhas humanas, as quais envolvem excesso de velocidade, utilização de celular enquanto dirige, consumo de bebidas alcoólicas, entre outros fatores. O uso de veículos autônomos, portanto, ao diminuir ou até mesmo eliminar a necessidade de intervenção humana, tem a possibilidade de tornar o trânsito mais seguro e, consequentemente, reduzir o número de acidentes e de vítimas. No entanto, ainda há muitos desafios a serem superados para que seja possível ter veículos autônomos circulando efetivamente nas vias urbanas. Nesse sentido, a presente tese de doutorado busca propor soluções que possam ser aplicadas no contexto de veículos autônomos. Três aspectos são abordados nesta pesquisa: fusão de dados de sensores para detecção de objetos, estimação de localização de veículos autônomos e concepção de novos modelos de negócio vinculados ao uso de veículos autônomos. Com relação à detecção de objetos, o principal foco de estudo neste trabalho está relacionado à detecção de veículos e pedestres. No primeiro caso, é proposta uma técnica de fusão de dados brutos de câmera e Light Detection And Ranging (LiDAR). No segundo caso, o intuito é buscar e analisar técnicas que possam detectar, de forma confiável, pedestres que estejam obstruídos por outros objetos, fato esse bastante comum quando se tem um veículo trafegando em um cenário urbano. Com relação à localização, a utilização de receptores de sinais de satélite baseados em arranjo de antenas e técnicas tensoriais mostra-se como uma alternativa promissora para mitigar os efeitos de multipercurso e, consequentemente, minimizar os erros de posicionamento do veículo. Com relação a novos modelos de negócio envolvendo veículos autônomos, é proposta uma arquitetura de um assistente virtual a ser implantado nos veículos com o intuito de facilitar a interação humano-máquina. Essa arquitetura também descreve as integrações entre o assistente virtual e serviços internos e externos ao veículo. Além disso, também é descrito um processo voltado para o desenvolvimento e evolução da base de conhecimento desse assistente.Millions of people are victims of traffic accidents in the world every year. The vast majority of these accidents are essentially caused by human errors, which involve speeding, cell phone use while driving, consumption of alcoholic beverages, among other factors. The use of autonomous vehicles, therefore, by reducing or even eliminating the need for human intervention, has the possibility of making traffic safer and, consequently, reducing the number of accidents and victims. However, there are still many challenges to be overcome in order to have autonomous vehicles operating effectively on urban roads. In this sense, the present doctoral thesis seeks to propose solutions that can be applied in the context of autonomous vehicles. Three aspects are addressed in this research: fusion of sensor data for object detection, positioning estimation and conception of new business models linked to the use of autonomous vehicles. Regarding to the object detection, the main focus is related to the detection of vehicles and pedestrians. In the first case, a technique for fusing raw data from camera and Light Detection And Ranging (LiDAR) is proposed. In the second case, the aim is to seek and analyze techniques that can reliably detect pedestrians who are obstructed by other objects, a fact that is quite common in an urban scenario. Regarding location, the use of satellite signal receivers based on antenna array and tensor techniques is shown to be a promising alternative to mitigate the effects of multipath and, consequently, minimize vehicle positioning errors. Regarding new business models involving autonomous vehicles, an architecture of a virtual assistant is proposed to be implemented in vehicles in order to facilitate human-machine interaction. This architecture also describes the integrations between the virtual assistant and services inside and outside the vehicle. In addition, a process aimed at developing and evolving the knowledge base of this assistant is also described