Analysis on GNSS receiver with the principles of signal and information

In the paper, principles of signal and information were introduced to the design of GNSS receiver. Analyze Antenna and radio frequency (RF) front-end with the perspective of transmission link, Understand the baseband processing though signal modulate and demodulate, design the navigation calculation utilized the information pick-up and disposal, and research the receiver system by the inherent connection between signal and information. New ways and means would be developed though these researches. © (2013) Trans Tech Publications, Switzerland

Vector-tracking-based GNSS/INS Deep Coupling and Experiment Platform for Urban Scenarios

Peer reviewe

Імітаційне моделювання безплатформної інерціальної навігаційної системи безпілотних літальних апаратів на основі нейромережевих алгоритмів

The object of research is the process of controlling the trajectory of unmanned aerial vehicles (UAVs) in autonomous flight mode based on neural network algorithms. The study is based on the application of numerical-analytical approach to the selection of modern technical solutions for the construction of standard models of platformless inertial navigation systems (BINS) for micro and small UAVs, followed by support for assumptions. The results of simulation in the Matlab environment allowed to simulate the operation of the UAV control system based on MEMS technology (using microelectromechanical systems) and Arduino microcomputers. It was also possible to experimentally determine the nature of the influence of the structure of the selected neural network on the process of formation of navigation data during the disappearance of the GPS signal. Thus, to evaluate the effectiveness of the proposed solutions for the construction of BINS, a comparative analysis of the application of two algorithms ELM (Extreme Learning Machine)-Kalman and WANN (Wavelet Artificial Neural Network)-RNN (Recurrent Neural Network)-Madgwick in the form of two experiments. The purpose of the experiments was to determine: the study of the influence of the number of neurons of the latent level of the neural network on the accuracy of approximation of navigation data; determining the speed of the process of adaptive learning of neural network algorithms BINS UAV. The results of the experiments showed that the application of the algorithm based on ELM-Kalman provides better accuracy of learning the BINS neural network compared to the WANN-RNN-Madgwick algorithm. However, it should be noted that the accuracy of learning improved with the number of neurons in the structure of the latent level <500, which iincreases computational complexity and increases the learning process time. This can complicate the practical implementation using micro- and small UAV equipment. In addition, thanks to the simulation, the result of the study of the application of the proposed neural network algorithms to replace the input data instead of GPS signals to the input BINS, allowed to estimate the positioning error during the disappearance of GPS signals. Also, the application of the WANN-RNN-Madgwick algorithm allows to approximate and extrapolate the input signals of navigation parameters in a dynamic environment, while the process of adaptive learning in real time.Объектом исследования является процесс управления траекторией беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в автономном режиме полета на основе нейросетевых алгоритмов. Проведенное исследование базируется на применении численно-аналитического подхода выбора современных технических решений построения типовых моделей бесплатформенных инерциальных навигационных систем (БИНС) для микро- и малых БПЛА с последующим подкреплением предположений. Результаты имитационного моделирования в среде Matlab позволило сымитировать процесс работы системы управления БПЛА на базе МЭМС-технологии (использование микроэлектромеханических систем) и микрокомпьютеров Arduino. Также удалось экспериментально определить характер влияния структуры выбранной нейронной сети на процесс формирования навигационных данных во время исчезновения GPS сигнала. Таким образом, для оценки эффективности предложенных решений по построению БИНС был проведен сравнительный анализ применения двух алгоритмов ELM (Extreme Learning Machine) – Kalman и WANN (Wavelet Artificial Neural Network) – RNN (Recurrent Neural Network) – Madgwick в виде двух экспериментов. Целью экспериментов было определено: исследование влияния количества нейронов скрытого уровня нейронной сети на точность аппроксимации навигационных данных; определение скорости процесса адаптивного обучения нейросетевых алгоритмов БИНС БПЛА. Результат экспериментов показал, что применение алгоритма на основе ELM – Kalman обеспечивает лучшую точность обучения нейросети БИНС по сравнению с алгоритмом WANN – RNN – Madgwick. Однако необходимо отметить, что точность обучения улучшалась с ростом количества нейронов в структуре скрытого уровня <500, что повышает вычислительную сложность и увеличивает время процесса обучения. Это может усложнить практическую реализацию с использованием оборудования микро- и малых БПЛА. Кроме того, благодаря проведенному имитационному моделированию, результат исследования применения предложенных нейросетевых алгоритмов для замены входных данных вместо сигналов GPS на вход БИНС, позволил оценить погрешность позиционирования при исчезновении сигналов GPS. Также применение алгоритма WANN – RNN – Madgwick позволяет аппроксимировать и экстраполировать входные сигналы навигационных параметров в динамичной среде, при этом происходит процесс адаптивного обучения в реальном времени.Об’єктом дослідження є процес керування траєкторією безпілотних літальних апаратів (БПЛА) в автономному режимі польоту на основі нейромережевих алгоритмів. Проведене дослідження базується на застосуванні чисельно-аналітичного підходу вибору сучасних технічних рішень побудови типових моделей безплатформних інерціальних навігаційних систем (БІНС) для мікро- та малих БПЛА з подальшим підкріпленням припущень. Результати імітаційного моделювання в середовищі Matlab дозволило зімітувати процес роботи системи управління БПЛА на базі МЕМС-технології (використання мікроелектромеханічних систем) та мікрокомп’ютерів Arduino. Також вдалось експериментально визначити характер впливу структури вибраної нейронної мережі на процес формування навігаційних даних під час зникнення GPS сигналу. Таким чином, для оцінки ефективності запропонованих рішень із побудови БІНС було проведено порівняльний аналіз застосування двох алгоритмів ELM (Extreme Learning Machine) – Kalman та WANN (Wavelet Artificial Neural Network) – RNN (Recurrent Neural Network) – Madgwick у вигляді двох експериментів. Метою експериментів було визначено: дослідження впливу кількості нейронів прихованого рівня нейронної мережі на точність апроксимації навігаційних даних; визначення швидкості процесу адаптивного навчання нейромережевих алгоритмів БІНС БПЛА. Результат експериментів показав, що застосування алгоритму на основі ELM – Kalman забезпечує кращу точність навчання нейромережі БІНС в порівнянні з алгоритмом WANN – RNN – Madgwick. Однак необхідно зазначити, що точність навчання покращувалась із зростанням кількості нейронів в структурі прихованого рівня <500, що підвищує обчислювальну складність та збільшує час процесу навчання. Це може ускладнити практичну реалізацію із використанням обладнання мікро- та малих БПЛА. Крім того, завдяки проведеному імітаційному моделюванню, результат дослідження застосування запропонованих нейромережевих алгоритмів для заміни вхідних даних замість сигналів GPS на вхід БІНС, дозволив оцінити похибку позиціювання під час зникнення сигналів GPS. Також застосування алгоритму WANN – RNN – Madgwick дозволяє апроксимувати та екстраполювати вхідні сигнали навігаційних параметрів в динамічному середовищі, при цьому відбувається процес адаптивного навчання в реальному часі

Імітаційне моделювання безплатформної інерціальної навігаційної системи безпілотних літальних апаратів на основі нейромережевих алгоритмів

The object of research is the process of controlling the trajectory of unmanned aerial vehicles (UAVs) in autonomous flight mode based on neural network algorithms. The study is based on the application of numerical-analytical approach to the selection of modern technical solutions for the construction of standard models of platformless inertial navigation systems (BINS) for micro and small UAVs, followed by support for assumptions. The results of simulation in the Matlab environment allowed to simulate the operation of the UAV control system based on MEMS technology (using microelectromechanical systems) and Arduino microcomputers. It was also possible to experimentally determine the nature of the influence of the structure of the selected neural network on the process of formation of navigation data during the disappearance of the GPS signal. Thus, to evaluate the effectiveness of the proposed solutions for the construction of BINS, a comparative analysis of the application of two algorithms ELM (Extreme Learning Machine)-Kalman and WANN (Wavelet Artificial Neural Network)-RNN (Recurrent Neural Network)-Madgwick in the form of two experiments. The purpose of the experiments was to determine: the study of the influence of the number of neurons of the latent level of the neural network on the accuracy of approximation of navigation data; determining the speed of the process of adaptive learning of neural network algorithms BINS UAV. The results of the experiments showed that the application of the algorithm based on ELM-Kalman provides better accuracy of learning the BINS neural network compared to the WANN-RNN-Madgwick algorithm. However, it should be noted that the accuracy of learning improved with the number of neurons in the structure of the latent level <500, which iincreases computational complexity and increases the learning process time. This can complicate the practical implementation using micro- and small UAV equipment. In addition, thanks to the simulation, the result of the study of the application of the proposed neural network algorithms to replace the input data instead of GPS signals to the input BINS, allowed to estimate the positioning error during the disappearance of GPS signals. Also, the application of the WANN-RNN-Madgwick algorithm allows to approximate and extrapolate the input signals of navigation parameters in a dynamic environment, while the process of adaptive learning in real time.Объектом исследования является процесс управления траекторией беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в автономном режиме полета на основе нейросетевых алгоритмов. Проведенное исследование базируется на применении численно-аналитического подхода выбора современных технических решений построения типовых моделей бесплатформенных инерциальных навигационных систем (БИНС) для микро- и малых БПЛА с последующим подкреплением предположений. Результаты имитационного моделирования в среде Matlab позволило сымитировать процесс работы системы управления БПЛА на базе МЭМС-технологии (использование микроэлектромеханических систем) и микрокомпьютеров Arduino. Также удалось экспериментально определить характер влияния структуры выбранной нейронной сети на процесс формирования навигационных данных во время исчезновения GPS сигнала. Таким образом, для оценки эффективности предложенных решений по построению БИНС был проведен сравнительный анализ применения двух алгоритмов ELM (Extreme Learning Machine) – Kalman и WANN (Wavelet Artificial Neural Network) – RNN (Recurrent Neural Network) – Madgwick в виде двух экспериментов. Целью экспериментов было определено: исследование влияния количества нейронов скрытого уровня нейронной сети на точность аппроксимации навигационных данных; определение скорости процесса адаптивного обучения нейросетевых алгоритмов БИНС БПЛА. Результат экспериментов показал, что применение алгоритма на основе ELM – Kalman обеспечивает лучшую точность обучения нейросети БИНС по сравнению с алгоритмом WANN – RNN – Madgwick. Однако необходимо отметить, что точность обучения улучшалась с ростом количества нейронов в структуре скрытого уровня <500, что повышает вычислительную сложность и увеличивает время процесса обучения. Это может усложнить практическую реализацию с использованием оборудования микро- и малых БПЛА. Кроме того, благодаря проведенному имитационному моделированию, результат исследования применения предложенных нейросетевых алгоритмов для замены входных данных вместо сигналов GPS на вход БИНС, позволил оценить погрешность позиционирования при исчезновении сигналов GPS. Также применение алгоритма WANN – RNN – Madgwick позволяет аппроксимировать и экстраполировать входные сигналы навигационных параметров в динамичной среде, при этом происходит процесс адаптивного обучения в реальном времени.Об’єктом дослідження є процес керування траєкторією безпілотних літальних апаратів (БПЛА) в автономному режимі польоту на основі нейромережевих алгоритмів. Проведене дослідження базується на застосуванні чисельно-аналітичного підходу вибору сучасних технічних рішень побудови типових моделей безплатформних інерціальних навігаційних систем (БІНС) для мікро- та малих БПЛА з подальшим підкріпленням припущень. Результати імітаційного моделювання в середовищі Matlab дозволило зімітувати процес роботи системи управління БПЛА на базі МЕМС-технології (використання мікроелектромеханічних систем) та мікрокомп’ютерів Arduino. Також вдалось експериментально визначити характер впливу структури вибраної нейронної мережі на процес формування навігаційних даних під час зникнення GPS сигналу. Таким чином, для оцінки ефективності запропонованих рішень із побудови БІНС було проведено порівняльний аналіз застосування двох алгоритмів ELM (Extreme Learning Machine) – Kalman та WANN (Wavelet Artificial Neural Network) – RNN (Recurrent Neural Network) – Madgwick у вигляді двох експериментів. Метою експериментів було визначено: дослідження впливу кількості нейронів прихованого рівня нейронної мережі на точність апроксимації навігаційних даних; визначення швидкості процесу адаптивного навчання нейромережевих алгоритмів БІНС БПЛА. Результат експериментів показав, що застосування алгоритму на основі ELM – Kalman забезпечує кращу точність навчання нейромережі БІНС в порівнянні з алгоритмом WANN – RNN – Madgwick. Однак необхідно зазначити, що точність навчання покращувалась із зростанням кількості нейронів в структурі прихованого рівня <500, що підвищує обчислювальну складність та збільшує час процесу навчання. Це може ускладнити практичну реалізацію із використанням обладнання мікро- та малих БПЛА. Крім того, завдяки проведеному імітаційному моделюванню, результат дослідження застосування запропонованих нейромережевих алгоритмів для заміни вхідних даних замість сигналів GPS на вхід БІНС, дозволив оцінити похибку позиціювання під час зникнення сигналів GPS. Також застосування алгоритму WANN – RNN – Madgwick дозволяє апроксимувати та екстраполювати вхідні сигнали навігаційних параметрів в динамічному середовищі, при цьому відбувається процес адаптивного навчання в реальному часі

A Novel Carrier Loop Based on Adaptive LM-QN Method in GNSS Receivers

A well-designed carrier tracking loop in a receiver of the Global Navigation Satellite System (GNSS) is the premise of accurate positioning and navigation in an aircraft-based surveying and mapping system. To deal with the problems of Doppler estimation in high-dynamic maneuvers, the interest on maximum-likelihood estimation (MLE) is increasing among the academic community. Levenberg-Marquardt (LM) method is usually regarded as an effective and promising approach to obtain the solution of MLE, but the computation of Hessian matrix loads a great burden on the algorithm. Besides, a poor performance on convergency in final iterations is the common failing of LM implementations. To solve these problems, an LM method based on Gauss-Newton and a Quasi-Newton (QN) method based on Hessian approximation are derived, making the computation cost of Hessian decline from O(N) to O(1). Then, on the basis of these two methods, a closed carrier loop with adaptive LM-QN algorithm is further proposed which can switch between LM and QN adaptively according to a damping parameter. Besides, an ideal LM with super-linear convergence (SLM) is constructed and proved as a reference of the convergence analysis. Finally, through the analyses and experiments using aircraft data, the improvements on computation cost and convergence are verified. Compared with scalar tracking and vector tracking, results indicate a magnitude increase in the precision of LM-QN loop, even though more computation counts are needed by LM-QN.Peer reviewe

Multipath mitigation and NLOS detection using vector tracking in urban environments

Multipath interference and non-line-of-sight (NLOS) reception are major error sources when using global navigation satellite systems in urban environments. A promising approach to minimize the effect of multipath interference and aid NLOS detection is vector tracking. Therefore, the objective of this research was to assess vector tracking in a dense urban environment to determine its effect on multipath interference and NLOS reception. Here, a vector delay lock loop is implemented using an adaptive extended Kalman filter. This replaces the individual code-tracking loops and navigation filter, but retains conventional carrier frequency tracking. The positioning and tracking performance of the conventional and vector-tracking implementations with and without a strobe correlator are compared using intermediate frequency signals recorded in the Koto-Ku district of urban canyon Tokyo city environment. Both static and dynamic tests were performed. It is shown that vector tracking reduces the root-mean-square positioning error by about 30 % compared with an equivalent conventional receiver in urban environments and is capable of detecting long-delay NLOS reception for a GPS receiver without any external aiding. © 2014 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

Practical Cryptographic Civil GPS Signal Authentication

Abstract-A practical technique is proposed to authenticate civil GPS signals. The technique combines cryptographic authentication of the GPS navigation message with signal timing authentication based on statistical hypothesis tests to secure civil GPS receivers against spoofing attacks. The notion of GNSS signal authentication is defined in probabilistic terms. Candidate GPS signal authentication schemes are evaluated in terms of effectiveness and practicality leading to a proposal for incorporating digital signatures into the extensible GPS civil navigation (CNAV) message. The proposal is sufficiently detailed to facilitate near-term implementation of security-hardened civil GPS

A STUDY ON RECEIVED SIGNAL STRENGTH BASED INDOOR LOCALIZATION

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Approches avancées de navigation par signaux GNSS en environnement urbain utilisant un modèle 3D

L'utilisation de systèmes GNSS (Global Navigation Satellites System) en environnement urbain s'est fortement développée, notamment avec l'apparition des puces GNSS dans les téléphones portables. Cependant, l'environnement urbain génère des difficultés dans la réception des signaux GNSS qui peuvent engendrer des erreurs en position de plusieurs dizaines de mètres. Nous avons choisi d'apporter une solution à ces problématiques grâce à l'utilisation d'un modèle 3D de ville réaliste simulant la propagation des signaux GNSS. La première partie de notre étude se porte sur la problématique des signaux Non Line Of Sight et propose une solution de navigation utilisant le modèle 3D de ville pour estimer les caractéristiques géométriques des signaux NLOS reçus par le récepteur. Dans la deuxième partie de notre travail, le modèle 3D de ville est utilisé pour estimer le biais dû aux signaux multitrajets sur la mesure de pseudodistance. Enfin, la dernière partie de notre étude propose une solution combinant les méthodes de poursuite vectorielle des signaux GNSS aux apports d'information du modèle 3D de ville afin d'aider la poursuite en contexte d'atténuation des signaux GNSS.The use of Global Navigation Satellites System, better known by the acronym GNSS, in an urban environment has grown significantly, especially with the advent of GNSS chips in mobile phones. However, the urban environment introduces many difficulties in GNSS signal reception that can lead to position ?s errors of several tens of meters. We chose to answer these problems by using a 3D city model allowing to simulate a realistic propagation of the GNSS signal in urban environment. The first part of our work regards the Non Line Of Sight problem, where we propose a navigation solution based on a 3D city model to estimate geometrical properties of NLOS measured by the receiver. In a second part, the 3D city model is used to estimate the bias coming from the multipath on the pseudorange measurement. Finally, the last part of our study provides a solution coupling the GNSS signal vectorial tracking method to the information produced from the 3D city model in order to improve the tracking in the context of strong GNSS signal power attenuation.TOULOUSE-ISAE (315552318) / SudocSudocFranceF