Version française synthétisée (22 lignes) :
L’objectif principal est de résoudre les limites technologiques et les défis scientifiques liés à la navigation dite « refusée » par GPS dans les environnements intérieurs, de façon autonome, sans infrastructures externes (WiFi, GSM, RFID, etc.). De nouvelles architectures et méthodes de traitement numérique des signaux GNSS seront étudiées pour permettre la navigation à l’intérieur et la détermination de l’attitude spatiale d’un récepteur GNSS autonome évoluant avec des signaux de navigation satellites très faibles (appelés « intérieur »). Le programme exploitera notamment toute la redondance, les nouvelles caractéristiques et possibilités de ces signaux GNSS. La méthodologie retenue consistera d’abord à étudier les avantages de l’utilisation d’un récepteur GNSS multi-antennes ayant la capacité de traiter tous types de signaux GNSS de différentes antennes (ex. : 2 à 8). La diversité des fréquences et des signaux GNSS, le traitement avancé des signaux multi-trajets ainsi que des nouveaux algorithmes de haute sensibilité seront étudiés en utilisant une architecture universelle d’un récepteur GNSS à cœur ouverte et brevetée. Une deuxième approche sera basée sur les principes de la radio cognitive (CR) en télécommunication. Le récepteur intégré proposé sera dénommé récepteur GNSS cognitif multi-antennes (MACGR). Une troisième approche consistera à analyser les avantages de l’utilisation des mesures brutes de capteurs inertiels de très faible coût (gyroscope, accéléromètre et magnétomètre) combinée à un processus d’apprentissage adaptatif comme aide au MACGR. Les retombées des recherches en relation avec la navigation GPS dite « refusée » engendreront et s’intègreront à une industrie d’un potentiel de plusieurs milliards de dollars. Les résultats escomptés ouvriront la porte à de nouveaux domaines, applications et services. Ce programme contribuera aux nouveaux besoins des industriels en matière de guidage à l’intérieur, d’une sécurité accrue pour les premiers répondants, à de nouvelles applications en tourisme, au domaine médical, à la défense et à l’industrie du transport, etc. Les retombées seront également profitables à de nombreuses autres applications du génie, notamment en télécommunications et dans les sciences géomatiques.
2- Research program objectives
The overall goal of this research program is to increase and to extend the functioning capabilities of a cognitive GNSS receiver for indoor use by developing new methods and algorithms and evaluating its improved performance in real-time, real-world scenarios and environments. The proposed approach to this complex problem consists of exploiting GNSS diversity characteristics and modulation structure attributes [1] in a multi-antenna configuration, using CR methods and metrics adapted to GNSS receivers aided by appropriate low cost inertial measurements and attitude determination algorithms. The short-term objectives are to develop new CR metrics adapted to GNSS receiver architecture, to embed proper digital signal processing (DSP) in real-time, and to analyse the quantitative performance measurements. These new embedded metrics will take into account the special characteristics of existing GNSS signals. Improving currently available and developing new HS GPS algorithms will be continued. The developed GNSS cognitive metrics will also be used for assessing subsystem performance quality such as, monitoring, evaluating research and establishing success criteria during each milestone objective. The medium-term objectives are to improve SNR and sensitivity by investigating wideband multi-antenna direct and multipath GNSS signal processing techniques towards the goal of acquisition and tracking ultra-weak signals. HS analysis of GNSS receiver design research shall continue with multi-antenna algorithmic developments adding inertial attitude orientation of the tracking device. The long-term objective is to integrate the subset technologies within the laboratory prototype to exploit new capabilities, to study and to analyze its improved performance. Indoor multipath raw GNSS signal measurements from four antennas will be combined with inertial measurements to provide more reliable attitude determination and positioning. This aiding information will help the GNSS signal acquisition and tracking engine to output precise and robust indoor positioning and navigation information. Main long-term objective of this research program is to design an operational multi-antenna GNSS receiver which has cognitive intelligence capabilities aided by low cost inertial sensors so that ubiquitous indoor navigation is possible. The autonomous receiver will be intelligent (auto adaptable depending on the environment) and will be able to overcome limitations of signal availability, accuracy, integrity while adding resistance to various types of interference using CR spectrum management. This type of receiver will be patented and establish proof as a ‘gold standard of robustness’ in the field of ultra HS-GNSS receiver. This program will contribute substantially to the science of GNSS receiver design and related applications.
Research Objectives: 1) to develop new digital signal processing algorithms for high sensitivity without the help of other infrastructure, 2) to implement GNSS high sensitivity acquisition and tracking loops (including metrics in the development of the receiver cognition layer) using cognitive radio perception-learning algorithms of the environment, followed by executing actions, leveraging methods of dynamic programming to maximize information gain, 3) to use cognitive radio machine-learning algorithms to perform intelligent selection of channels and satellite signals in order to perform measurement fusion of multiple GNSS signals, 4) measure the performance benefits of new cognitive high sensibility methods and algorithms.
