Un Marco de Navegación Robusto y Consciente del Riesgo para UAVs en Entornos de Baja Altitud con GNSS Degradado
Autores: Ma, Yuan; Chen, Guifen; Wang, Yijun; Liu, Dakun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
Un Marco de Navegación Robusto y Consciente del Riesgo para UAVs en Entornos de Baja Altitud con GNSS Degradado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Il-condicionamiento geométrico
Interferencia fuera de línea de visión
Método de posicionamiento diferencial y robusto para plataformas aéreas
Posicionamiento diferencial por radio
Posicionamiento diferencial pasivo
Estrategia de fusión segura consciente del escenario
Licencia
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Para abordar los problemas críticos de la mala condicionamiento geométrico y la interferencia fuera de línea de vista (NLOS) que enfrentan los sistemas de posicionamiento por radio de difusión en transmisiones de larga distancia (>=200 km) y escenarios de vuelo a baja altitud (1000 m a 3000 m), este documento propone un método de Posicionamiento Diferencial y Robusto para Plataformas Aerotransportadas (DPAP). Integrando el posicionamiento diferencial por radio, el método propuesto mejora el algoritmo de posicionamiento de un solo punto a través de una búsqueda en cuadrícula y mínimos cuadrados reponderados iterativamente para mitigar el mal condicionamiento geométrico y la inestabilidad numérica en entornos de baja altitud. Además, se introduce un enfoque de posicionamiento diferencial pasivo para eliminar errores comunes utilizando estaciones de referencia vecinas. Finalmente, una estrategia de fusión segura consciente del escenario asegura que la solución fusionada nunca sea inferior a la sub-solución óptima bajo ninguna circunstancia. Los resultados de simulación demuestran que, bajo condiciones que involucran seis estaciones terrestres, distancias de usuario a estación de no menos de 200 km y un 15% de enlaces que experimentan propagación NLOS, el método de posicionamiento diferencial y robusto logra una precisión de posicionamiento de 0.588 m RMS. Esto representa una mejora de aproximadamente un orden de magnitud en comparación con RSPP (12.304 m), y supera los métodos tradicionales de estimación M de Huber (0.678 m) y mínimos cuadrados ponderados por elevación (1.462 m). Todos los resultados se basan en simulaciones de Monte Carlo; la validación en el mundo real con hardware SDR y pruebas de vuelo se deja para trabajos futuros. Este trabajo proporciona un respaldo escalable y ligero en infraestructura para operaciones seguras de UAV en entornos hostiles a GNSS, apoyando directamente la emergente economía de baja altitud.
Descripción
Para abordar los problemas críticos de la mala condicionamiento geométrico y la interferencia fuera de línea de vista (NLOS) que enfrentan los sistemas de posicionamiento por radio de difusión en transmisiones de larga distancia (>=200 km) y escenarios de vuelo a baja altitud (1000 m a 3000 m), este documento propone un método de Posicionamiento Diferencial y Robusto para Plataformas Aerotransportadas (DPAP). Integrando el posicionamiento diferencial por radio, el método propuesto mejora el algoritmo de posicionamiento de un solo punto a través de una búsqueda en cuadrícula y mínimos cuadrados reponderados iterativamente para mitigar el mal condicionamiento geométrico y la inestabilidad numérica en entornos de baja altitud. Además, se introduce un enfoque de posicionamiento diferencial pasivo para eliminar errores comunes utilizando estaciones de referencia vecinas. Finalmente, una estrategia de fusión segura consciente del escenario asegura que la solución fusionada nunca sea inferior a la sub-solución óptima bajo ninguna circunstancia. Los resultados de simulación demuestran que, bajo condiciones que involucran seis estaciones terrestres, distancias de usuario a estación de no menos de 200 km y un 15% de enlaces que experimentan propagación NLOS, el método de posicionamiento diferencial y robusto logra una precisión de posicionamiento de 0.588 m RMS. Esto representa una mejora de aproximadamente un orden de magnitud en comparación con RSPP (12.304 m), y supera los métodos tradicionales de estimación M de Huber (0.678 m) y mínimos cuadrados ponderados por elevación (1.462 m). Todos los resultados se basan en simulaciones de Monte Carlo; la validación en el mundo real con hardware SDR y pruebas de vuelo se deja para trabajos futuros. Este trabajo proporciona un respaldo escalable y ligero en infraestructura para operaciones seguras de UAV en entornos hostiles a GNSS, apoyando directamente la emergente economía de baja altitud.