Integrated Inertial Navigation of UAVs Aided by Phased-Array Radio Measurements

Abstract

Denne masteroppgåva diskuterer utfordringar ved bruk av ubemanna luftfartøy (UAV) i områder med risiko for jamming og andre former for radiofrekvensforstyrringar. Sjølv om fleire nye satellittnavigasjonssystem har entra den operative fasen er det framleis vanskeleg å sikre seg mot slike angrep, og dette motiverer undersøkinga av alternative løysingar. Mange UAV-operasjonar gjerast innanfor eit førehandsdefinert område, og derfor tek denne oppgåva føre seg eit system som bruker relativ posisjonering basert på målingar frå fasestyrt radioutstyr.

Posisjonering løyser berre halvparten av problemet, ettersom retninga til køyretøyet òg må vere kjend. Retninga kan representerast på fleire måtar, og einingsskvaternionen er valgt for denne applikasjonen. Køyretøyet er representert i Earth-Centered Earth-Fixed (ECEF)-ramma, og ein estimeringsmetode ved bruk av et multiplikativt utvida Kalman-filter (MEKF) presenterast og implementerast som del av denne oppgåva. Denne metoden er testa på fleire eksisterande datasett, og eit nytt datassett er generert ved ein felttest ved Breivika i mai 2021. Eit par forbetringar blir brukte, som avviksavvising av radiomålingane og sylindriske koordinatar. Ein korrigeringsmetode for høgdemålingar er òg utvikla og testa. Filteret viser seg å fungere bra med gode datasett, og det er vist at det kan gi gode estimat til tross for korte periodar med nedetid for radiomålingane.

This Master’s thesis discusses the challenges of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) navigation in areas where jamming and other forms of radio frequency interference may occur. Although the last few decades has seen several new Global Navigation Satellite System flavors enter the realm of satellite navigation, the risk of operation disruption due to interference is still considerable, and this motivates the investigation of alternative solutions. Many UAV operations are performed within a predefined smaller area, and thus a system using relative positioning based on Phased Array Radio System (PARS) devices is considered.

Positioning, however, only solves half the problem, as the vehicle’s orientation must also be known. The orientation can be represented in several ways, and the unit quaternion is chosen for this application. The vehicle’s pose is represented relative to the Earth-Centered Earth-Fixed (ECEF) frame, and an estimation method using a Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF) is presented and implemented. This method is tested on several existing datasets, and a new dataset is generated during a field test at Breivika in May 2021. Some augmentations are used, such as PARS measurement outlier rejection and cylindrical coordinates. A height correction method for cylindrical coordinates is also developed and tested. The filter is shown to work well with good data, and it is also shown that it can produce good estimates despite short periods of aiding measurement downtime.