TACAN (Tactical Air Navigation System) es un sistema de navegación aérea militar que a menudo se emplea en combinación con el sistema DME, de uso tanto civil como militar, para determinar la posición de la aeronave respecto de una estación TACAN/DME. En la actualidad no sólo se emplea el sistema TACAN para la determinación de la posición de la aeronave o su desviación respecto de la ruta preestablecida, sino que con la introducción masiva de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) de uso militar, la red de estaciones TACAN/DME permiten el guiado de dichas aeronaves de manera autónoma posibilitándoles realizar rutas previamente definidas. A diferencia de sistemas como el GPS (Global Positioning System), los niveles de potencia de la señal TACAN son elevados, lo cual le supone menor vulnerabilidad. Este aspecto es especialmente destacable en UAVs militares. En el presente trabajo se exponen las características del sistema TACAN, cuyas fuentes de información siguen siendo escasas en la actualidad al tratarse de un sistema militar. Se propone una arquitectura de receptor digital que puede ser fácilmente implementado, por ejemplo, en un SDR (Software Defined Radio), y se evalúan sus prestaciones mediante simulaciones. Adicionalmente se propone una mejora del receptor mediante un filtro de Kalman. En el primer capítulo se expone la motivación para haber realizado el Trabajo Fin de Grado sobre este sistema, y los objetivos a cumplir que se plantean al realizar el presente trabajo. En el segundo capítulo se realiza el estudio de las características del sistema, así como un comentario histórico del mismo. Exponiéndose el porqué de la necesidad de crear este sistema militar de navegación aérea basado en radioayudas, y sus similitudes y diferencias con el sistema predecesor. En cuanto a las características se analizan los principios de su funcionamiento y se estudia y expone a fondo el que probablemente es el elemento más importante de los que componen el sistema: la señal. El tercer capítulo está centrado en el modelo del receptor que se plantea. Detallándose su arquitectura, la cual permite a partir de la señal TACAN recibida a frecuencia intermedia FI, obtener la estimación de azimuth de la aeronave. Como consecuencia de la dificultad de procesar señales muy rápidas y muy lentas, como son los pulsos y las envolventes que componen la señal, y para optimizar el tratamiento de las mismas, la arquitectura se basa en dos cadenas paralelas de procesamiento que trabajan a frecuencias de muestreo diferentes. Una de las cadenas procesa los pulsos de referencia, mientras que la otra las envolventes. Para finalizar el capítulo se analiza de manera independiente el funcionamiento de cada uno de los subsistemas más importantes que componen el receptor. Para mejorar la precisión del sistema se añade al receptor un filtro de Kalman. Este filtro de Kalman será objeto de análisis en el cuarto capítulo, donde además de hacerse una introducción general al mismo, se expondrá el tipo de filtro utilizado y las dos particularizaciones realizadas para probarlo en diferentes configuraciones. La primera particularización integra las medidas de azimtuh obtenidas por el receptor a partir de las componentes de 15Hz y de 135Hz, para proporcionar una medida final de azimuth. La segunda integra la medida de azimuth proporcionada por el receptor con la medida de azimuth que proporciona otro sistema de navegación, VOR en este caso. El quinto capítulo está enfocado al análisis de los resultados de las simulaciones, así como al comentario de los subsistemas auxiliares modelados para poder realizar dichas simulaciones. En la primera parte del capítulo se comentarán las principales características de estos sistemas auxiliares, mientras que en la segunda parte se mostrarán los resultados de simulaciones de distintos tipos de trayectorias, en cuanto a la estimación de la posición y su error, con y sin filtro de Kalman. Analizando cuánto preciso es el receptor, y la mejora en sus prestaciones al incluir el mencionado filtro. Así se verá que el receptor sin filtro de Kalman tiene un error de 0.5º para trayectorias lineales a radial constante, y de aproximadamente 1º cuando la trayectoria de la aeronave es a radial variable o con velocidad angular. Tras implementar el filtro el error para todo tipo de trayectorias es inferior a 0.3º. El último capítulo está dedicado a las conclusiones a las que se llega tras la realización del trabajo así como a indicar líneas futuras de trabajo y mejora. Finalmente y a modo de anexo, se han incluido tanto las tablas de los canales TACAN con las distintas frecuencias de interrogación y réplica, como los códigos programados durante el trabajo.TACAN (Tactical Air Navigation System) is a military air navigation system which is used in combination with a civil/military system DME. Together are able to provide the position of the aircraft regarding a TACAN/DME station. Nowadays UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) are widely used for military purposes, so TACAN system is not only used to provide the position and error respect the path established previously, in addition, TACAN/DME allows the auto-guidance of the unmanned aerial vehicles. The TACAN signal power level is higher than other systems as GPS (Global Positioning System), so the TACAN signal is less vulnerable. This point is particularly important for military UAVs.
In this project a global study of the features of this military system is made. As its origin is military, there are very few information available and very few sources too. A digital on-board receiver architecture is proposed, whose implementation is easy, for example in a SDR (Software Defined Radio). The architecture has been tested in different conditions and for different paths. In addition, a Kalman filter that improves the receiver features is proposed.
In chapter 1 the motivations to make this project about this system are described, and also the objectives to get.
In chapter 2 the study of the system features is made, furthermore it appears an historical review. In the review it is explained why air forces needed to develop a new air radio navigation system, and also it is included an examination of the similarities and the differences between TACAN and the previous systems. Respect to the features, it is analyzed the operating principles and in particular the most important component of the system: the signal.
The third chapter focuses on the architecture of aircraft receiver, developing its global operation. This receiver enable to know the aircraft azimuth by means of intermediate frecuency (IF) TACAN signal received. The difficulty of working at the same time with fast and slow signals, as reference pulses and the signal envelope, has conditioned the architecture. For this reason the receiver operates using two different sampling frequencies, the first one to filter the reference pulses, and the second one to filter the signal envelope. In addition, it is analyzed each sub-system receiver independently: its inputs and outputs and its interactions with the rest of receiver sub-systems.
In chapter 4, Kalman filter is the main system element studied. This filter has been used to improve the accuracy of receiver, so it has been necessary to make a theoretical study of the filter before developing a filter for the particular case of the receiver. Both, the theoretical study and the filter developed are discussed with some detail. Two specifics filters has been developed, the first one integrates the 15Hz and 135Hz azimuth measures, while the second one integrates the TACAN azimuth measure with other azimuth measure providing by a difference navigation system, in this case VOR system.
The fifth chapter is focused on the results and the auxiliary sub-systems, which are necessary to do for the different simulations. In the first part of the chapter, the main technical features of the auxiliary subsystems are explained. In the second one, it shows the simulation results according to the estimated position for different kind of paths in several conditions, with and without Kalman filter configuration, to compare both results and to determinate the improvements with the use of the filter. Before Kalman filter is added, the error of the receiver is around 0.5º for constant azimuth paths, and around 1º for variables azimuth paths. After the addition of Kalman filter, the error rate of the receiver is below 0.3º.
In the last chapter, the conclusions reached along the project and future works to improve it are presented.
Two annexes are the final part of the document. In the first one, tables with question and answer frequencies of all TACAN channels are included, while in the second one, the codes of the most important MatLab® functions used have been written.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Aeroespacia