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Mowen Li defiende su tesis sobre la tecnología de integración resiliente terrestre y marina de sensores de múltiples fuentes para navegación y posicionamiento

05/08/2024

Mowen Li defendió su tesis codirigida por el Dr. Adria Rovira García y el Prof. Dr. Tianhe Xu el 31 de julio de 2024 en la Universidad de Shandong, Weihai, China. Titulada "Tecnología de integración resiliente terrestre y marina de sensores de múltiples fuentes para navegación y posicionamiento", la tesis presenta la tecnología de integración resiliente de GNSS/INS/LBL/CTD para la navegación y posicionamiento terrestre y marino sin discontinuidades.

La integración de sensores de múltiples fuentes es la principal dirección de desarrollo de la tecnología moderna para el servicio de posicionamiento, navegación y tiempo (PNT) de alta precisión, alta confiabilidad y alta estabilidad en múltiples escenarios. El sistema global de navegación por satélite (GNSS) puede proporcionar a los usuarios un dato espacio-temporal unificado y un servicio de navegación y posicionamiento global preciso y en tiempo real, pero es fácil que el entorno o el equipo lo obstruyan o interfieran. Gracias a su buena independencia y capacidad anti-interferencias, el sistema de navegación inercial (INS) tiene la capacidad de navegar sin información externa, pero requiere de calibración para suprimir la acumulación de errores. El sistema de sonar de línea de base larga (LBL) proporciona un servicio de navegación y posicionamiento para usuarios submarinos, pero su precisión y estabilidad de posicionamiento están limitadas por la velocidad del sonido y la geometría de observación en el océano. El perfil de conductividad/temperatura/profundidad (CTD) proporciona información adicional de medición vertical y salinidad para el posicionamiento y el reconocimiento de escenarios. La integración resiliente de los sensores mencionados anteriormente puede abordar las limitaciones y desventajas de un solo sensor y lograr un servicio de navegación y posicionamiento más continuo, estable y confiable para el usuario.

Basándose en las observaciones integradas de GNSS, INS, LBL y CTD, esta tesis propone un algoritmo de reconocimiento para escenarios sobre el agua y bajo el agua. El algoritmo propuesto logra el reconocimiento de la escena mediante el análisis del número de satélites observables GNSS y DOP, la profundidad y salinidad medidas por el CTD y el número de señales observables LBL. El algoritmo propuesto logra un reconocimiento rápido en el experimento práctico.

Combinando todos los logros mencionados anteriormente, se logra la navegación y posicionamiento sin fisuras sobre el agua y bajo el agua basados ​​en la integración resiliente de GNSS/INS/LBL/CTD. Los resultados experimentales muestran que la tecnología de integración resiliente propuesta mejora el rendimiento de posicionamiento en todas las escenas, desde sobre el agua hasta bajo el agua. Se ha desarrollado un software de navegación y posicionamiento integrado resiliente con sensor de múltiples fuentes con lenguaje de programación C++, sobre la base de los estudios e investigaciones mencionados anteriormente.

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