Tensor-based time-delay estimation techniques for third generation global positioning system

Abstract

Sistemas de satélites de navegação global, do inglês Global Navigation Satellite System (GNSS), como o GPS Americano, Galileo, GNSS Europeu, GLONASS, GNSS Russo, e o BeiDou, GNSS Chinês, são de extrema importância para aplicações que vão desde a aviação civil à mísseis guiados. Ademais, o número de de aplicações que utilizam GNSS têm crescido consideravelmente, por exemplo, autoridades de pesca podem utilizar GNSS para monitorar barcos pesqueiros e garantir um manejo sustentável às áreas de pesca [1]. Além disso, GNSS pode ser utilizado em sistemas de pedágios automáticos [2] e veículos autônomos [3]. Afinal, GNSS pode ser utilizado em agricultura de precisão para aumentar a precisão na fertilização e permitir o uso de máquinas agrícolas 24 horas por dia [4]. Estas aplicações descritas requerem alta precisão no posicionamento do usuário, mesmo em ambientes complexos onde componentes de multipercurso estão presentes. Por isso, para que se tenha uma melhor separação entre sinais transmitidos, o GPS de terceira geração adicionará o sinal L1 civil (L1C) pilot code para ser transmitido ao lado do padrão Coarse Acquisition (C/A). Adicionalmente, L1C pilot code incluirá a Time Multiplexed Binary Offest Carrier (TMBOC) para que se tenha um melhor desempenho em ambientes com componentes de multipercurso e prover uma melhor separação espectral do sinal para diminuir interferências inter-sistema e intra-sistema [5]. Nesta dissertação estudamos o estado-da-arte do método de estimação de atraso baseado na decomposição de valores singulares de alta ordem, do inglês Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD), o estado-da-arte do método direção de chegada através da fatorização Khatri-Rao, do inglês Direction of Arrival via Khatri-Rao Factorization(DoA/KRF), e o estado-da-arte do método de estimação de atraso baseado na decomposição poliádica canônica por decomposição de autovalores generalizados, do inglês Canonical Polyadic Decomposition by Generalized Eigenvalue Decomposition (CPD-GEVD). Além disso, mostramos que ambos métodos do estado-da-arte podem ser combinados com o sinal L1C pilot code do GPS de terceira geração. Adicionalmente, propomos a utilização da Estrutura Semi- Algébrica para Decomposição Canonical Polyadic Aproximadas Através de Diagonalizações Simultâneas para Estimação de Atraso, do inglês Semi-algebraic framework for approximate Canonical Polyadic Decompositions via Simultaneous Matrix Diagonalizations (SECSI), com HOSVD para realizar a estimação de atraso para GPS de segunda e terceira geração. O método SECSI herda todas as vantagens do CPD-GEVD e pode ser combinado com o sinal L1C e a modulação TMBOC.