@PhDThesis{Lopes:2022:LiTiBa,
author = "Lopes, Rafael Anderson Martins",
title = "Linear time-invariant and bayesian filters for monitoring and
mitigation of ionospheric scintillation in GNSS receivers",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2022",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2022-06-02",
keywords = "GNSS receivers, carrier tracking loops, ionospheric scintillation
real-time monitoring, LTI filtering, ionospheric scintillation
mitigation, receptores GNSS, malhas de rastreio de portadora,
monitoramento em tempo-real de cintila{\c{c}}{\~a}o
ionosf{\'e}rica, filtragem LTI, mitiga{\c{c}}{\~a}o de
cintila{\c{c}}{\~a}o ionosf{\'e}rica.",
abstract = "The propagating radio signals emitted by the satellites forming
the constellation of Global Navigation Satellite Systems (GNSS)
interact with the electron content inside the ionosphere,
resulting in scintillation. The ionospheric scintillation can have
significant impact on the availability, accuracy, continuity, and
integrity of the positioning for users of such systems. It is a
source of disturbances impairing the signal processing implemented
in the GNSS receivers, where the effects are more pronounced in
their carrier tracking loops, with the induced amplitude and phase
scintillation added to the input signals. The detection,
monitoring, and mitigation of the scintillation effects are
challenging from the signal processing perspective, and constitute
relevant topics of research related to GNSS. This work presents
contributions to the scintillation monitoring and the
scintillation mitigation in GNSS receivers. Regarding
scintillation monitoring, we propose an algorithm composed of
linear time-invariant (LTI) filtering of observables available or
easily derived in traditional or Kalman filter-based carrier
tracking loop structures, exploiting their complementary frequency
content, to provide real-time scintillation phase estimates for
monitoring purposes. This algorithm is developed for receivers
with traditional and Kalman frequency locked loops (FLL), but can
be adapted to receivers with traditional and Kalman phase locked
loops (PLL). The performance of the algorithm is evaluated via
Monte Carlo simulations with synthetic severe scintillation data,
showing its capability to provide the scintillation phase
estimates. In addition, the algorithm is evaluated with real data
presenting equatorial scintillation, collected by a professional
GNSS receiver, where the scintillation phase standard deviation
computed from the estimates provided by the real-time algorithm is
compared to the standard deviation derived by state-of-the-art
post-processing procedure, showing good agreement. Regarding
scintillation mitigation, we propose two adaptive Kalman PLL
structures employing radial basis function (RBF) networks to model
the scintillation induced effects. In the first structure, the
Kalman filter innovations are computed by the phase discriminator,
and the scintillation phase estimates are provided, in addition to
the robust carrier synchronization performed. In the second
structure, the Kalman filter measurements are taken from the
prompt correlator outputs, and a state feedback controller is
designed to drive the carrier replica generation for robust
synchronization. In this structure, the Kalman filter also
estimates the scintillation amplitude. In both adaptive Kalman PLL
structures, the weights of the RBF networks are estimated in
real-time by recursive sliding window least squares, and the
process and measurement noise covariance matrices of the Kalman
filters are also updated in real-time. Monte Carlo simulations
with synthetic severe scintillation data show the capability of
the proposed Kalman PLLs to improve robustness to scintillation
effects in carrier synchronization, presenting performance similar
to the corresponding state-of-the-art structures employing the
autoregressive (AR) scintillation models, with a slight advantage
to the proposed structures with the RBF networks. The RBF networks
allow to capture eventual nonlinear dynamics induced in the
receiver by the ionospheric scintillation, an advantage in
relation to the linear AR models, at the expense of a more complex
structure. Simulations with real scintillation data collected by a
professional receiver highlight the learning and generalization
capability of the RBF networks to cope with residual effects
related to the receiver present in the data and evolving
scintillation characteristics over time, with possibly nonlinear
effects, with the Kalman PLL structures employing the RBF networks
presenting reduced error when compared to the structures employing
AR models. RESUMO: Os sinais de r{\'a}dio emitidos pelos
sat{\'e}lites que formam a constela{\c{c}}{\~a}o de Sistemas
Globais de Navega{\c{c}}{\~a}o por Sat{\'e}lite (GNSS) em
propaga{\c{c}}{\~a}o interagem com o conte{\'u}do de
el{\'e}trons da ionosfera, resultando em cintila{\c{c}}{\~a}o.
A cintila{\c{c}}{\~a}o ionosf{\'e}rica pode ter impacto
significativo na disponibilidade, acur{\'a}cia, continuidade, e
integridade do posicionamento de usu{\'a}rios de tais sistemas.
{\'E} uma fonte de dist{\'u}rbios que prejudicam o processamento
de sinais implementado nos receptores GNSS, sendo que os efeitos
s{\~a}o mais pronunciados em suas malhas de rastreio de
portadora, com as cintila{\c{c}}{\~o}es induzidas de amplitude e
fase adicionadas aos sinais de entrada. A detec{\c{c}}{\~a}o, o
monitoramento, e a mitiga{\c{c}}{\~a}o dos efeitos da
cintila{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o desafiadores do ponto de vista do
processamento de sinais e constituem t{\'o}picos relevantes de
pesquisa relacionada a GNSS. Este trabalho apresenta
contribui{\c{c}}{\~o}es para o monitoramento e para a
mitiga{\c{c}}{\~a}o de cintila{\c{c}}{\~a}o em receptores
GNSS. Em rela{\c{c}}{\~a}o ao monitoramento de
cintila{\c{c}}{\~a}o, propomos um algoritmo composto de
filtragem linear invariante no tempo (LTI) de observ{\'a}veis
dispon{\'{\i}}veis ou facilmente calculadas em estruturas de
malha de rastreio de portadora tradicionais ou baseadas em filtro
de Kalman, explorando seu conte{\'u}do complementar de
frequ{\^e}ncia, para fornecer estimativas de fase de
cintila{\c{c}}{\~a}o em tempo-real para fins de monitoramento.
Este algoritmo {\'e} desenvolvido para receptores com malhas de
captura de frequ{\^e}ncia (FLL) tradicionais e de Kalman, mas
pode ser adaptado a receptores com malhas de captura de fase (PLL)
tradicionais e de Kalman. O desempenho do algoritmo {\'e}
avaliado atrav{\'e}s de simula{\c{c}}{\~o}es de Monte Carlo com
dados sint{\'e}ticos de cintila{\c{c}}{\~a}o severa, mostrando
sua capacidade de fornecer as estimativas da fase de
cintila{\c{c}}{\~a}o. Al{\'e}m disso, o algoritmo {\'e}
avaliado com dados reais apresentando cintila{\c{c}}{\~a}o
equatorial, coletados por um receptor GNSS profissional, onde o
desvio padr{\~a}o da fase de cintila{\c{c}}{\~a}o calculado a
partir das estimativas fornecidas pelo algoritmo de tempo-real
{\'e} comparado ao desvio padr{\~a}o calculado pelo procedimento
de p{\'o}s-processamento de estado-daarte, mostrando boa
concord{\^a}ncia. Em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}
mitiga{\c{c}}{\~a}o de cintila{\c{c}}{\~a}o, propomos duas
estruturas adaptativas de Kalman PLL empregando redes de
fun{\c{c}}{\~o}es de base radial (RBF) para modelar os efeitos
induzidos por cintila{\c{c}}{\~a}o. Na primeira estrutura, as
inova{\c{c}}{\~o}es do filtro de Kalman s{\~a}o computadas pelo
discriminador de fase, e as estimativas de fase de
cintila{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o fornecidas, al{\'e}m da
sincroniza{\c{c}}{\~a}o robusta de portadora realizada. Na
segunda estrutura, as medidas do filtro de Kalman s{\~a}o tomadas
a partir das sa{\'{\i}}das do correlacionador alinhado no tempo,
e um controlador de realimenta{\c{c}}{\~a}o de estados {\'e}
projetado para conduzir a gera{\c{c}}{\~a}o de r{\'e}plica da
portadora para sincroniza{\c{c}}{\~a}o robusta. Nesta estrutura,
o filtro de Kalman tamb{\'e}m estima a amplitude de
cintila{\c{c}}{\~a}o. Em ambas as estruturas adaptativas Kalman
PLL, os pesos das redes RBF s{\~a}o estimados em tempo-real por
m{\'{\i}}nimos quadrados recursivos com janela deslizante, e as
matrizes de covari{\^a}ncia de ru{\'{\i}}dos de processo e
medida dos filtros de Kalman tamb{\'e}m s{\~a}o atualizadas em
tempo-real. Simula{\c{c}}{\~o}es de Monte Carlo com dados
sint{\'e}ticos de cintila{\c{c}}{\~a}o severa mostram a
capacidade das Kalman PLLs propostas para melhorar a robustez aos
efeitos de cintila{\c{c}}{\~a}o na sincroniza{\c{c}}{\~a}o de
portadora, apresentando desempenho semelhante ao das estruturas de
estado-da-arte correspondentes que empregam modelos
autorregressivos (AR) de cintila{\c{c}}{\~a}o, com um ligeira
vantagem para as estruturas propostas com as redes RBF. As redes
RBF permitem capturar eventuais din{\^a}micas n{\~a}o-lineares
induzidas no receptor pela cintila{\c{c}}{\~a}o
ionosf{\'e}rica, uma vantagem em rela{\c{c}}{\~a}o aos modelos
AR lineares, {\`a} custa de uma estrutura mais complexa.
Simula{\c{c}}{\~o}es com dados reais de cintila{\c{c}}{\~a}o
coletados pelo receptor profissional destacam a capacidade de
aprendizado e generaliza{\c{c}}{\~a}o das redes RBF para lidar
com efeitos residuais relacionados ao receptor presentes nos dados
e com a evolu{\c{c}}{\~a}o das caracter{\'{\i}}sticas da
cintila{\c{c}}{\~a}o ao longo do tempo, com efeitos
possivelmente n{\~a}o-lineares, com as estruturas Kalman PLL
empregando as redes RBF apresentando erro reduzido quando
comparadas {\`a}s estruturas empregando modelos AR.",
committee = "Ricci, Mario C{\'e}sar (presidente) and Kuga, H{\'e}lio Koiti
(orientador) and Antreich, Felix Dieter (orientador) and Paula,
Eurico Rodrigues de and Bruno, Marcelo Gomes da Silva and Garcia,
Roberta Veloso",
englishtitle = "Filtros linear invariante no tempo e Bayesiano para monitoramento
e mitiga{\c{c}}{\~a}o de cintila{\c{c}}{\~a}o ionosf{\'e}rica
em receptores GNSS",
language = "en",
pages = "145",
ibi = "8JMKD3MGP3W34T/473TT4E",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/473TT4E",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "04 jun. 2024"
}