Ingeniería, políticas y diseño de sistemas globales de navegación por satéliteEl experto en inercia residente de Inside GNSS examina la inercia sobre cortes de GNSS, la navegación en entornos difíciles y la mitigación de interferencias en un entorno de fusión de sensores.A medida que los expertos en posicionamiento buscan formas de llenar los vacíos de vulnerabilidad de GNSS, se presentan muchas fuentes de navegación y sensores alternativos, cada uno con sus propias limitaciones.Ninguna tecnología única proporciona posicionamiento, navegación y sincronización precisos y confiables en cualquier lugar y en cualquier momento.En su lugar, debemos combinar los beneficios complementarios de diferentes ayudas a la navegación a través de la fusión de sensores.¿Cómo construimos un sistema de fusión de sensores?Casi todas las ayudas a la navegación obtienen información de algunas fuentes externas que pueden no estar siempre disponibles.Una excepción notable proporciona una solución completamente autónoma.Es navegación inercial.Un sistema de navegación inercial (INS) mide las aceleraciones no gravitatorias y las tasas angulares y las integra en las salidas de navegación.Los efectos físicos subyacentes siempre están presentes y el sistema puede funcionar en cualquier entorno en cualquier momento.Como resultado, se puede habilitar un posicionamiento sólido y confiable en cualquier lugar y en cualquier momento mediante la fusión de sensores centrados en INS que une a la perfección varias ayudas de navegación alrededor de la inercia.En este caso, el INS sirve como un sensor central para proporcionar resultados de navegación, mientras que otros sensores de navegación (dependientes del entorno) brindan datos de ayuda para reducir la deriva en los resultados de navegación inercial.Tal fusión complementaria permite• adición continua de datos de ayuda, cuando y si están disponibles;• continuidad de la solución en diversos entornos;• y estimación de estado robusta y resiliente en entornos disputados donde las mediciones dañadas (p. ej., trayectos múltiples GNSS sin línea de visión) se mitigan mediante la detección basada en INS.Los avances recientes en la tecnología de navegación inercial y, especialmente en las unidades de medición inercial microelectromecánicas (MEMS IMU), hacen posible encontrar una opción de IMU adecuada para una amplia gama de aplicaciones, desde un nivel de consumo de $ 2-3 hasta grado táctico. al grado de navegación.Como resultado, la navegación inercial ya es el núcleo de muchos sistemas existentes y su uso continuará expandiéndose en el futuro.En el primer número de esta columna, analizamos más de cerca la afirmación de que existe una opción de INS para cada presupuesto.Claro, hay IMU relativamente costosas que se pueden usar, pero ¿hay algún beneficio relacionado con la navegación de los sensores inerciales que cuestan solo unos pocos dólares?Afortunadamente, el rendimiento de los sensores MEMS para consumidores ha seguido mejorando.Para ilustrar, la Figura 1 muestra la estabilidad de un giroscopio MEMS de grado industrial.El valor de deriva de encendido puede ser todavía bastante grande.Sin embargo, esta deriva es estable y puede calibrarse de manera eficiente durante la fase de inicialización, cuando el sistema está en reposo.Las variaciones estocásticas residuales se mantienen en un nivel de 20 grados/hora, lo que es suficiente para permitir beneficios sustanciales desde la perspectiva de la navegación.Éstos incluyen:• Inercia sobre cortes de GNSS;• Navegación confiable en entornos GNSS hostiles, como cañones urbanos densos;y,• Mitigación de interferencias, incluida la supresión de interferencias y la protección contra ataques de suplantación de identidad.La figura 2 ilustra estos beneficios para las aplicaciones de vehículos terrestres y muestra una arquitectura de alto nivel de un ejemplo de sistema de fusión de sensores centrado en INS.Este sistema combina mediciones inerciales con GNSS (pseudodistancias, Doppler, fase portadora) y restricciones de movimiento de vehículos terrestres (incluidas actualizaciones de velocidad cero, así como restricciones de velocidad lateral y vertical cero).El filtro de integración fusiona el INS con fuentes auxiliares utilizando un concepto complementario de fusión de sensores.En lugar de estimar los estados de navegación en sí mismos, estima los errores en los estados de navegación.• permite la linealización eficiente de las relaciones del sistema, de modo que el filtro de integración se puede implementar en una forma de filtro de Kalman extendido (EKF) computacionalmente eficiente;• y simplifica sustancialmente el modelado de estado dinámico, ya que los errores del INS que cambian lentamente se pueden modelar de manera mucho más confiable en comparación con los estados de navegación que cambian rápidamente.Las observaciones de las mediciones de EKF se formulan como diferencias entre las mediciones reales y sus predicciones basadas en el INS.Además, la comparación de las predicciones del INS con las mediciones reales proporciona una herramienta muy eficiente para la detección y eliminación de valores atípicos en los datos de ayuda (p. ej., trayectos múltiples GNSS o restricciones de velocidad poco fiables durante giros bruscos).Además de la fusión de inercia con fuentes auxiliares en el nivel de medición (comúnmente conocida como acoplamiento estrecho), la arquitectura de fusión de sensores de la Figura 2 también admite la fusión de datos en el nivel de procesamiento de señales o acoplamiento profundo.El acoplamiento profundo permite una integración coherente extremadamente larga (LCI) de las señales GNSS recibidas: 1 segundo y más frente a los 20 ms en una arquitectura de receptor tradicional.Este• reduce el ancho de banda de procesamiento de la señal, eliminando así la suplantación de identidad, y• aumenta la potencia de la señal recibida mientras promedia el ruido y la interferencia.LCI es posible y práctico gracias a la ayuda precisa de la acumulación de señales GNSS de un INS de nivel de consumidor que a su vez se beneficia de la actualización sostenida de GNSS.La figura 3 muestra un ejemplo de rendimiento de conducción por inercia.En este caso, se utiliza una implementación estrechamente acoplada (sin el componente de integración profunda).Los resultados experimentales aquí se produjeron con un conjunto de chips receptor GNSS listo para usar (u-blox M8T), ST Micro MEMS IMU (ISM330DHCX) y el software integrado GNSS/Inertial Vehicular Engine (GIVE) de QuNav.La Figura 3(a) muestra estimaciones de trayectoria para una prueba de túnel con dos interrupciones completas que duraron entre 30 y 40 segundos.La figura 3(b) muestra un caso de interrupción significativamente más prolongado, en el que el vehículo estuvo en un estacionamiento subterráneo durante más de 5 minutos.Se muestran las salidas de posición de GNSS/INS y GNSS/INS/opciones de integración de restricciones de movimiento.Las interrupciones del GNSS relativamente cortas (alrededor de 30 segundos) se pueden superar de manera confiable solo con INS.Sin embargo, para duraciones de interrupción más largas, el rendimiento comienza a degradarse como se muestra en la Figura 3(b).La duración de la interrupción se puede extender sustancialmente si las fuentes de ayuda del INS se aumentan aún más con restricciones de movimiento.En este caso, el sistema puede soportar una interrupción prolongada del GNSS (5 minutos) mientras limita los errores de posición a un nivel de unos 10 metros.La Figura 4 muestra ejemplos de resultados de pruebas en entornos urbanos densos (centro de San Francisco).Una vez más, se utilizó una opción de fusión de sensores estrechamente acoplada con la fusión de sensores u-blox GNSS, ST Micro IMU y QuNav.La salida de posición de Novatel SPAN (utilizando IMU de grado táctico y generada en modo de posprocesamiento) se utilizó para la verificación.Los resultados de las pruebas demuestran que la opción de integración de INS con restricciones de movimiento limita los errores de posición a 4 metros (con un límite de error del 50 %) y 10 m (con una probabilidad de error del 99 %) en entornos GNSS muy difíciles en cañones urbanos densos con trayectos múltiples severos.La integración profunda de la fusión de sensores centrados en INS con GNSS permite mitigar las señales de interferencia y suprimir los ataques de suplantación de identidad en un sistema de factor de forma pequeño que no necesita utilizar conjuntos de antenas de elementos múltiples.Como se mencionó anteriormente, la integración profunda aplica ayuda inercial para aumentar significativamente el intervalo de acumulación de las señales GNSS recibidas.Por ejemplo, se puede mantener un LCI de 1 segundo.El uso de LCI es extremadamente beneficioso para mitigar los ataques de suplantación de identidad, protegiendo así las señales GNSS de servicio abierto.Específicamente, el ancho de banda de procesamiento de la señal se reduce a 1 Hz o menos.Esto hace que sea extremadamente difícil lanzar un ataque exitoso ya que el falsificador tiene que ser capaz de• rastrear el movimiento del receptor y los estados del reloj a un nivel inferior a Hz (o, de manera equivalente, un nivel de precisión inferior al decímetro por segundo);• y alinear su señal a la auténtica con el mismo nivel de precisión.La figura 5(a) ilustra la capacidad de mitigación de la suplantación de identidad.En este caso, se inyectó software de suplantación de identidad inteligente en muestras de señal de banda base pregrabadas de la señal C/A de GPS Link 1, que luego fueron posprocesadas por el receptor definido por software (SDR) de QuNav profundamente integrado con MEMS IMU de grado de consumidor. (que se usó para cortes de GNSS y pruebas urbanas densas discutidas anteriormente).El spoofer implementó un impulso de posición y pudo secuestrar con éxito la funcionalidad de procesamiento de señales de un receptor sin ayuda.Por el contrario, el sistema profundamente integrado mantuvo el bloqueo de la señal auténtica durante las pruebas, lo que hizo que el sistema fuera inmune a la suplantación de identidad.LCI también brinda protección adicional de 20 dB contra interferencias, incluido el caso más difícil de interferencias de espectro combinado (banda ancha).Para ilustrar, la Figura 5(b) muestra los resultados de la prueba para un escenario de prueba de un vehículo terrestre en el que se introdujo una atenuación de la señal de 40 dB mediante una inyección de software de interferencia de banda ancha en los datos de la señal GLONASS L1.Este nivel de atenuación está 20 dB por debajo del umbral de seguimiento de los receptores sin ayuda.Las capacidades de posicionamiento submétricas se mantuvieron con la ayuda de un conjunto de chips MEMS IMU.Además de la supresión de interferencias, la acumulación extendida de señales también es beneficiosa para la recuperación de señales débiles.Específicamente, la protección antiatascos de 20 dB es equivalente a una ganancia de 20 dB en el procesamiento de señales GNSS débiles, lo que es directamente beneficioso para entornos degradados como zonas urbanas densas y bajo múltiples capas de dosel.Para resumir, los sensores de inercia MEMS de grado de consumidor brindan beneficios sustanciales para varios entornos degradados de GNSS.Como se ilustra con los resultados de las pruebas, el GNSS/INS estrechamente acoplado admite la continuidad de la posición durante interrupciones del GNSS relativamente breves (30 a 40 segundos).La duración de esta interrupción se puede aumentar (a 5 minutos o más) si la mecanización del sistema se aumenta con otras ayudas para la navegación (como restricciones de movimiento para vehículos terrestres).Además, la solución estrechamente acoplada permite una localización confiable en entornos GNSS disputados, como cañones urbanos.Finalmente, la extensión del acoplamiento estrecho a la integración profunda permite mitigar la interferencia (jamming y spoofing).En el próximo número, analizaremos los fundamentos y discutiremos los principios fundamentales de la navegación inercial.Washington View – Deja Vu de nuevo: ¿La red 5G de Ligado está configurada para un curso de colisión con GPS?Punto de vista de Bruselas: la comunidad espacial de la UE habla sobre seguridad, defensa y GalileoCopyright © Inside GNSS Media & Research LLC.Reservados todos los derechos.|Política de privacidadCalle Ancha 157, Suite 307 |Red Bank, Nueva Jersey EE. 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