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Tesi etd-09262007-231537


Thesis type
Tesi di laurea vecchio ordinamento
Author
GABELLONI, MARCO DAVIDE
URN
etd-09262007-231537
Title
SVILUPPO DI MODELLI PER LA STIMA DI POSIZIONE E VELOCITÀ MEDIANTE FILTRO DI KALMAN APPLICATO ALLE MISURE DI UN RICEVITORE GPS A FREQUENZA SINGOLA
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA AEROSPAZIALE
Commissione
Relatore Schettini, Francesco
Relatore Prof. Galatolo, Roberto
Parole chiave
  • navigazione satellitare
  • posizionamento
  • ekf
  • kalman
  • GPS
Data inizio appello
17/10/2007;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
17/10/2047
Riassunto analitico
Nel presente lavoro sono stati studiati i principali tipi di incertezze riguardanti la stima di posizione e velocità negli attuali sistemi di navigazione satellitare e sono stati sviluppati alcuni dei modelli di errore presenti in letteratura. Si sono quindi validati tali modelli mediante prove sperimentali effettuate con un ricevitore GPS a frequenza singola.<br><br>Obiettivo della tesi è stato lo sviluppo di un algoritmo in ambiente Matlab Simulink© per la stima di posizione e velocità mediante filtro di Kalman esteso. Le prestazioni di tale algoritmo sono state verificate sia simulando i segnali inviati dai satelliti sia durante prove sperimentali con misure di pseudorange fornite dal ricevitore. Queste prove hanno permesso di evidenziare le potenzialità dell’algoritmo ed i possibili miglioramenti da apportarvi per incrementare l’accuratezza della stima.<br><br><br>In this paper the main uncertainties affecting position and velocity estimation in global navigation satellite systems have been investigated and some of the error models found in the literature have been developed. These models have been validated by using raw pseudorange measurements from a single-frequency GPS receiver.<br>The goal of this work is the development of a Matlab Simulink© model, implementing an extended Kalman filter, that can be used for position and velocity estimation. Its performance has been tested both by simulating satellite signals and using experimental data. These tests have demonstrated the algorithm&#39;s advantages and possible future improvements to increase its accuracy. <br><br>
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