Nghiên cứu ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS tại HCMUTE

Đề tài khảo sát Ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS: Nghiên cứu thạc sĩ HCMUTE với dữ liệu thực nghiệm, giải pháp cụ thể cho bài toán thực tế

• Tác giả: Phạm Thị Ngọc Oanh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thanh Dũng
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Ứng Dụng Bộ Lọc Kalman Trong Hệ Thống GNSS
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu
• 1.2. Tính cấp thiết và ý nghĩa của đề tài
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 1.4. Giới hạn của đề tài
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Kết cấu của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Giới thiệu khái quát
• 2.2. Chức năng hệ thống thiết bị dẫn đường hàng không
• 2.3. Lợi ích của việc sử dụng hệ thống GNSS
• 2.4. Giới thiệu chung các hệ thống dẫn đường vệ tinh
• 3. CHƯƠNG 3: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu

Nghiên cứu về bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ định vị hiện đại. Hệ thống GNSS cung cấp khả năng định vị chính xác cho nhiều ứng dụng, từ hàng không đến giao thông đường bộ. Tuy nhiên, các tín hiệu GNSS thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu, dẫn đến sai số trong quá trình định vị. Luận văn này tập trung vào việc áp dụng bộ lọc Kalman để khử nhiễu và tối ưu hóa độ chính xác của hệ thống. Theo nghiên cứu, việc sử dụng thuật toán Kalman giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của tín hiệu, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống định vị. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman không chỉ giúp giảm thiểu sai số mà còn tăng cường tính ổn định của hệ thống.

1.1. Tính cấp thiết và ý nghĩa của đề tài

Việc nghiên cứu và ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS là rất cần thiết trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển. Công nghệ GNSS đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ hàng không đến viễn thông. Tuy nhiên, các vấn đề về nhiễu và sai số vẫn là thách thức lớn. Luận văn này nhằm mục đích tối ưu hóa các tham số của bộ lọc Kalman để khử nhiễu, từ đó nâng cao độ chính xác của hệ thống. Điều này không chỉ có ý nghĩa trong nghiên cứu mà còn trong thực tiễn, khi mà độ chính xác trong định vị là yếu tố sống còn trong nhiều ứng dụng.

II. Cơ sở lý thuyết

Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về hệ thống GNSS và bộ lọc Kalman. Hệ thống GNSS bao gồm nhiều vệ tinh hoạt động đồng bộ để cung cấp thông tin định vị chính xác. Tuy nhiên, trong quá trình truyền tín hiệu, các yếu tố như thời tiết, địa hình có thể gây ra nhiễu. Bộ lọc Kalman là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý tín hiệu, cho phép ước lượng và dự đoán trạng thái của hệ thống. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của tín hiệu GNSS. Các mô hình lý thuyết được xây dựng trong chương này sẽ là cơ sở cho các phân tích và thực nghiệm trong các chương tiếp theo.

2.1. Giới thiệu về bộ lọc Kalman

Bộ lọc Kalman là một thuật toán thống kê được sử dụng để ước lượng trạng thái của một hệ thống động. Nó hoạt động dựa trên nguyên lý dự đoán và cập nhật, cho phép xử lý các tín hiệu bị nhiễu. Trong bối cảnh hệ thống GNSS, bộ lọc Kalman giúp loại bỏ nhiễu từ các tín hiệu vệ tinh, từ đó cải thiện độ chính xác của vị trí. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa các tham số của bộ lọc Kalman có thể mang lại kết quả tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các ứng dụng trong lĩnh vực định vị và dẫn đường.

III. Nội dung và kết quả

Chương này trình bày chi tiết về các phương pháp thực nghiệm và kết quả đạt được khi áp dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS. Các thí nghiệm được thực hiện với nhiều kịch bản khác nhau để đánh giá hiệu quả của bộ lọc Kalman trong việc khử nhiễu. Kết quả cho thấy rằng bộ lọc Kalman không chỉ giúp giảm thiểu sai số mà còn cải thiện độ ổn định của hệ thống. Các số liệu thu thập được từ thực nghiệm cho thấy sự vượt trội của phương pháp này so với các phương pháp khác. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman là một giải pháp khả thi và hiệu quả cho các vấn đề trong hệ thống GNSS.

3.1. Kết quả mô phỏng

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman đã mang lại những cải thiện đáng kể trong việc khử nhiễu tín hiệu GNSS. Các mô hình mô phỏng được xây dựng để kiểm tra hiệu quả của bộ lọc Kalman trong các điều kiện khác nhau. Kết quả cho thấy rằng độ chính xác của tín hiệu sau khi lọc cao hơn đáng kể so với tín hiệu gốc. Điều này chứng tỏ rằng bộ lọc Kalman là một công cụ hữu ích trong việc xử lý tín hiệu GNSS, giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống.

IV. Kết luận và kiến nghị

Luận văn đã chỉ ra rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS là một giải pháp hiệu quả để khử nhiễu và tối ưu hóa độ chính xác. Kết quả nghiên cứu không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao trong việc phát triển các ứng dụng định vị. Đề xuất cho các nghiên cứu tiếp theo là mở rộng ứng dụng của bộ lọc Kalman trong các lĩnh vực khác nhau, cũng như nghiên cứu sâu hơn về các phương pháp tối ưu hóa tham số của bộ lọc. Điều này sẽ góp phần nâng cao hiệu quả của các hệ thống định vị trong tương lai.

4.1. Hướng phát triển của đề tài

Hướng phát triển của đề tài có thể bao gồm việc nghiên cứu các phương pháp kết hợp bộ lọc Kalman với các thuật toán khác để nâng cao hiệu quả khử nhiễu. Ngoài ra, việc áp dụng bộ lọc Kalman trong các hệ thống định vị mới, như hệ thống vệ tinh Bắc Đẩu hay các công nghệ định vị trong nhà cũng là một hướng đi tiềm năng. Nghiên cứu này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển công nghệ định vị trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS) đã trở thành công nghệ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là hàng không, với khả năng cung cấp vị trí chính xác và thời gian chuẩn. Tại Việt Nam, GNSS được ứng dụng rộng rãi từ những năm 1990 và ngày càng phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, tín hiệu GNSS thường bị ảnh hưởng bởi nhiều loại nhiễu như nhiễu trắng, nhiễu đa đường, và các sai số do đồng hồ vệ tinh, tầng điện ly, gây ra sai số trong định vị. Theo báo cáo của ngành, sai số vị trí ngang có thể lên đến 9 mét trung bình và 17 mét trong trường hợp xấu nhất, trong khi sai số chiều cao có thể lên đến 15 mét và 37 mét tương ứng. Do đó, việc nghiên cứu các phương pháp khử nhiễu và tối ưu hóa tín hiệu GNSS là rất cần thiết để nâng cao độ chính xác và ổn định của hệ thống.

Mục tiêu chính của luận văn là ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS nhằm tối ưu hóa quá trình lọc nhiễu, giảm thiểu sai số do nhiễu gây ra, từ đó nâng cao độ chính xác và tính ổn định của hệ thống định vị. Nghiên cứu tập trung vào việc phân tích, tối ưu các tham số của bộ lọc Kalman để khử nhiễu trắng trong tín hiệu GNSS. Phạm vi nghiên cứu bao gồm mô phỏng và thực nghiệm trên tín hiệu GNSS tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2017 đến 2020.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện rõ trong việc cải thiện hiệu suất của hệ thống dẫn đường hàng không, góp phần nâng cao an toàn bay và hiệu quả khai thác. Kết quả nghiên cứu cũng có giá trị ứng dụng trong phát triển các hệ thống dẫn đường vệ tinh trong nước và quốc tế, đồng thời làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về xử lý tín hiệu GNSS.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết bộ lọc Kalman và mô hình tín hiệu GNSS. Bộ lọc Kalman là thuật toán ước lượng tối ưu trong điều kiện có nhiễu Gaussian, cho phép dự đoán và cập nhật trạng thái hệ thống dựa trên các quan sát có nhiễu. Trong GNSS, tín hiệu thu được bị ảnh hưởng bởi nhiều nguồn sai số như sai số đồng hồ vệ tinh, sai số quỹ đạo, nhiễu đa đường, và ảnh hưởng của tầng điện ly.

Ba khái niệm chuyên ngành quan trọng được sử dụng gồm:

• Nhiễu trắng Gaussian (AWGN): Là loại nhiễu có mật độ phổ công suất phẳng, được mô hình hóa bằng biến ngẫu nhiên Gaussian với kỳ vọng bằng 0 và phương sai xác định.
• Dilution of Precision (DOP): Chỉ số đánh giá ảnh hưởng của hình học vệ tinh đến độ chính xác định vị, gồm các loại như PDOP, HDOP, VDOP.
• Mã giả ngẫu nhiên (PRN): Mã đặc trưng của từng vệ tinh trong hệ thống GNSS, dùng để phân biệt tín hiệu và tính toán khoảng cách.

Ngoài ra, các mô hình toán học tín hiệu GPS được sử dụng để mô phỏng và phân tích, bao gồm cấu trúc tín hiệu trên hai băng tần L1 và L2, cùng các thành phần mã C/A, P và Y.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu, phân tích lý thuyết, mô hình hóa và thực nghiệm mô phỏng trên phần mềm Matlab. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các tín hiệu GNSS mô phỏng với các mức nhiễu khác nhau, được tạo ra để đánh giá hiệu quả của bộ lọc Kalman.

Phương pháp chọn mẫu là lựa chọn các tín hiệu đại diện cho các điều kiện nhiễu phổ biến trong thực tế, bao gồm nhiễu trắng và nhiễu đa đường. Phân tích được thực hiện thông qua so sánh tín hiệu trước và sau khi lọc, sử dụng các chỉ số như tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và sai số vị trí.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 10/2017 đến tháng 5/2020, bao gồm các giai đoạn thu thập tài liệu, xây dựng mô hình, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả lọc nhiễu của bộ lọc Kalman: Kết quả mô phỏng cho thấy bộ lọc Kalman giảm đáng kể mức nhiễu trắng trong tín hiệu GNSS, nâng cao tỷ lệ SNR trung bình lên khoảng 15-20% so với tín hiệu gốc bị nhiễu. So sánh với bộ lọc Wiener, bộ lọc Kalman cho kết quả vượt trội hơn khoảng 10% về SNR.

2. Tối ưu tham số bộ lọc: Việc điều chỉnh tham số ma trận nhiễu đo R trong bộ lọc Kalman ảnh hưởng lớn đến hiệu quả lọc. Khi R được chọn hợp lý, sai số vị trí giảm trung bình từ 9 mét xuống còn khoảng 4-5 mét, tương đương giảm hơn 40%.

3. Ổn định hệ thống GNSS: Bộ lọc Kalman giúp hệ thống GNSS hoạt động ổn định hơn trong điều kiện nhiễu biến đổi, giảm thiểu sai số đột ngột do nhiễu đa đường và trượt chu kỳ tín hiệu.

4. Khả năng ứng dụng trong hàng không: Nghiên cứu chỉ ra rằng việc áp dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống dẫn đường hàng không có thể nâng cao độ chính xác định vị, đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt của ICAO về sai số vị trí và độ tin cậy.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả lọc nhiễu là khả năng dự đoán và cập nhật trạng thái của bộ lọc Kalman dựa trên mô hình động học của tín hiệu GNSS, giúp loại bỏ phần lớn nhiễu trắng và giảm thiểu sai số do các nguồn nhiễu khác. So với các phương pháp truyền thống như DLL và PLL, bộ lọc Kalman cung cấp ước lượng chính xác hơn và ổn định hơn.

Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế gần đây, đồng thời khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng bộ lọc Kalman trong môi trường thực tế tại Việt Nam. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh SNR trước và sau lọc, bảng thống kê sai số vị trí trung bình và sai số tối đa trong các điều kiện nhiễu khác nhau.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc cải thiện độ chính xác mà còn góp phần nâng cao an toàn hàng không, giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả khai thác hệ thống GNSS.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS thực tế: Khuyến nghị các đơn vị quản lý và vận hành hệ thống dẫn đường hàng không áp dụng bộ lọc Kalman để nâng cao độ chính xác và ổn định của tín hiệu định vị trong vòng 1-2 năm tới.

2. Nâng cao đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về kỹ thuật xử lý tín hiệu GNSS và bộ lọc Kalman cho kỹ sư và chuyên viên trong ngành hàng không, nhằm đảm bảo vận hành và bảo trì hiệu quả.

3. Phát triển phần mềm mô phỏng và phân tích tín hiệu: Đầu tư phát triển các công cụ phần mềm mô phỏng tín hiệu GNSS tích hợp bộ lọc Kalman để hỗ trợ nghiên cứu và ứng dụng thực tế, dự kiến hoàn thành trong 18 tháng.

4. Mở rộng nghiên cứu xử lý các loại nhiễu phức tạp: Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục mở rộng ứng dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) hoặc các thuật toán lọc nâng cao để xử lý các loại nhiễu đa đường, nhiễu fading, nhằm giảm thiểu sai số còn lại trong hệ thống.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chuyên gia và kỹ sư hàng không: Giúp nâng cao kiến thức về xử lý tín hiệu GNSS, áp dụng bộ lọc Kalman để cải thiện độ chính xác và an toàn trong dẫn đường hàng không.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện tử, viễn thông: Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp thực nghiệm về xử lý tín hiệu GNSS, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

3. Các đơn vị quản lý hệ thống GNSS và dẫn đường: Hỗ trợ trong việc lựa chọn và triển khai các giải pháp kỹ thuật nhằm tối ưu hóa hệ thống định vị vệ tinh, nâng cao hiệu quả vận hành.

4. Doanh nghiệp phát triển thiết bị định vị và dẫn đường: Tham khảo để cải tiến sản phẩm, tích hợp bộ lọc Kalman nhằm nâng cao chất lượng và độ tin cậy của thiết bị GNSS.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ lọc Kalman là gì và tại sao lại phù hợp với GNSS?
   Bộ lọc Kalman là thuật toán ước lượng tối ưu cho các hệ thống có nhiễu Gaussian, giúp dự đoán và cập nhật trạng thái tín hiệu. Trong GNSS, nó giúp loại bỏ nhiễu và sai số, nâng cao độ chính xác định vị.

2. Sai số chính trong hệ thống GNSS đến từ đâu?
   Sai số chủ yếu do đồng hồ vệ tinh và máy thu không đồng bộ, sai số quỹ đạo vệ tinh, ảnh hưởng của tầng điện ly, đa đường tín hiệu và nhiễu môi trường.

3. Bộ lọc Kalman có thể xử lý các loại nhiễu nào?
   Bộ lọc Kalman hiệu quả trong việc khử nhiễu trắng Gaussian và giảm thiểu sai số do nhiễu đa đường, tuy nhiên cần các biến thể như bộ lọc Kalman mở rộng để xử lý các nhiễu phi tuyến phức tạp hơn.

4. Làm thế nào để tối ưu tham số bộ lọc Kalman?
   Tham số ma trận nhiễu đo R và ma trận nhiễu quá trình Q cần được điều chỉnh dựa trên đặc tính tín hiệu và môi trường nhiễu để đạt hiệu quả lọc tối ưu.

5. Ứng dụng của bộ lọc Kalman trong hàng không có ý nghĩa gì?
   Nâng cao độ chính xác và ổn định của hệ thống dẫn đường, giảm thiểu sai số định vị, từ đó tăng cường an toàn bay và hiệu quả khai thác hệ thống dẫn đường vệ tinh.

Kết luận

• Bộ lọc Kalman được chứng minh là công cụ hiệu quả trong việc khử nhiễu trắng và nâng cao độ chính xác tín hiệu GNSS.
• Việc tối ưu các tham số bộ lọc giúp giảm sai số vị trí trung bình hơn 40%, nâng cao tính ổn định của hệ thống.
• Nghiên cứu góp phần quan trọng vào phát triển hệ thống dẫn đường hàng không trong nước và quốc tế.
• Khuyến nghị triển khai ứng dụng bộ lọc Kalman trong thực tế và tiếp tục nghiên cứu các biến thể nâng cao để xử lý nhiễu phức tạp hơn.
• Các bước tiếp theo bao gồm đào tạo nhân lực, phát triển phần mềm mô phỏng và mở rộng nghiên cứu ứng dụng trong các môi trường thực tế đa dạng.

Hành động ngay hôm nay để áp dụng bộ lọc Kalman trong hệ thống GNSS sẽ giúp nâng cao hiệu quả và an toàn trong lĩnh vực dẫn đường hàng không.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan về đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Nội dung và kết quả Chương 4: Kết luận và kiến nghị. 3 Luan van Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Giới thiệu khái quát [15] 2. Chức năng hệ thống thiết bị dẫn đường hàng không Hệ thống thiết bị dẫn đường hàng không là hệ thống thiết bị nhằm cung cấp thông tin cho tàu bay thông qua các máy thu được trang bị trên tàu bay, giúp người lái xác định được các thông tin sau: - Tàu bay đang ở đâu? - Tàu bay đang bay về hướng nào? - Tàu bay đang cách đài dẫn đường/ sân bay bao nhiêu dặm? - Tàu bay bay như thế nào? 2.

Lợi ích của việc sử dụng hệ thống GNSS Dẫn đường sử dụng GNSS có những lợi ích như sau: - Kết hợp các chức năng dẫn đường vào thành một hệ thống đơn dựa trên vệ tinh với một bộ đơn thiết bị điện tử hàng không và tận dụng hệ thống dẫn đường cũ cả trên không và mặt đất với sự tiết kiệm chi phí rất cơ bản. - Cải tiến mức độ an toàn và giảm bớt mức phân cách tối thiểu với kết quả là làm tăng khả năng tiếp nhận và năng lực của hệ thống. - Tính linh hoạt tăng lên giúp thực hiện việc dẫn đường chính xác bằng việc dùng các quỹ đạo hiệu quả, tối ưu và được người sử dụng lựa chọn. - Giảm bớt một cách đáng kể chi phí khai thác máy bay thông qua nhiều đường bay thẳng hơn.

- Mực bay tự động hóa cao hơn trong dẫn đường cho máy bay. - Báo cáo vị trí chính xác hơn cho phép có được hệ thống ATM chất lượng cao trong phạm vi toàn cầu. - Tăng khả năng tiếp nhận hạ cánh cho sân bay hiện không cung cấp phụ trợ tiếp cận chính xác. 4 Luan van Và chính vì vậy dẫn đường dựa vào thiết bị không gian đã và đang được sử dụng và chính là xu hướng chung của tương lai.

Trên quỹ đạo có những hệ thống vệ tinh nhân tạo với nhiệm vụ là xác định vị trí của những đối tượng trên mặt đất. Bất cứ ai, vật gì trên toàn cầu, khi mang theo một máy thu đặc biệt thì nhờ hệ thống vệ tinh này có thể biết được khá chính xác hiện tại mình đang ở vị trí nào trên trái đất. Người ta gọi đây là hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu GNSS (Global navigation satellite system). Tuy nhiên trong quá trình truyền tín hiệu, không thể tránh khỏi những sai số.

Bài toán giải quyết những sai số này thu hút rất nhiều nhà nghiên cứu tập trung vào tìm hiểu và đưa ra các giải pháp. Tuy nhiên, với bất cứ giải pháp nào thì tín hiệu nhận được cũng không thể nào là tuyệt đối. Việc lựa chọn bộ lọc nào tối ưu và phù hợp với các loại nhiễu giúp cho tín hiệu GNSS thu được sau khi lọc gần giống nhất với tín hiệu vệ tinh phát ra ban đầu chính là ý tưởng cho đề tài này. Với các loại bộ lọc khác nhau sẽ có những ưu điểm và nhược điểm khác nhau.

Nhưng với những ưu điểm vượt trội, bộ lọc Kalman đang trở thành xu thế lọc tín hiệu GNSS hiện nay và tương lai. Giới thiệu chung các hệ thống dẫn đường vệ tinh Ngành hàng không luôn đưa ra những yêu cầu nghiêm ngặt về độ chính xác. Độ an toàn cao luôn luôn là tiêu chí quan trọng nhất của ngành, nên các thiết bị kỹ thuật cao trở thành những thứ không thể thiếu. Trên thế giới có bốn hệ thống vệ tinh dẫn đường chính là: + GPS (Global Positioning System) + GLONASS (Global Orbiting Navigation Satellite System) + GALILEO (Mang tên nhà thiên văn học GALILEO) + COMPASS (Hệ thống vệ tinh Bắc Đẩu 2) Ngoài ra, còn có một số hệ thống dẫn đường khu vực như: + IRNSS – Hệ thống định vị tại khu vực của Ấn Độ, hoạt động bắt đầu từ năm 2013, có độ phủ ở Ấn Độ và bắc Ấn Độ Dương.

+ QZSS – Hệ thống định vị khu vực của Nhật Bản, phủ khắp châu Á và châu Đại Dương. 5 Luan van + DORRIS – do Trung tâm nghiên cứu không gian và viện địa lý Pháp (CNES) phát triển,… Và một số hệ thống định vị vệ tinh mở rộng: + EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay Service) + WAAS (Wide Area Augmentation System) + MSAS (Multi-functional Satellite Augmentation System) + GAGAN (GPS and GEO Augmented Navigation system) + NIGCOMSAT (Nigerian communication satellite),… Các hệ thống này được gọi tên chung là Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (GNSS, Global Navigation Satellite System).1: Thông tin khái quát về các hệ thống vệ tinh dẫn đường chính [5] Đặc tính GPS GLONASS GALILEO COMPASS Tháng 2 – Tháng 10 – Tháng 12 – Tháng 4 – Lần đầu ra mắt 1978 1982 2005 2007 Hoạt động với đầy Tháng 2 – Tháng 10 – Dự kiến đến 2012, 2013 đủ các chức năng 1995 2011 năm 2020 28 (tính đến Số vệ tinh 30 30 35 năm 2000) Bán kính quỹ đạo 26.500 km Độ nghiêng quỹ 550 64,80 560 550 đạo Tách tín hiệu CDMA FDMA CDMA CDMA L1 =1575.520 6 Luan van Hình 2.1: Hệ thống vệ tinh dẫn đường 2. Hệ thống định vị toàn cầu GPS – Global Positioning System [17] Hệ thống GPS là sản phẩm của Bộ Quốc phòng Mỹ xây dựng vào năm 1978. Hệ thống này là một mạng gồm 28 vệ tinh Navstar (tính đến năm 2000) quay xung quanh trái đất tại độ cao 26.

Hệ thống đòi hỏi tối thiểu 4 vệ tinh hoạt động để đưa ra được thông tin chính xác về vị trí (bao gồm cả độ cao) và tốc độ của một vật. Vì hoạt động trên quỹ đạo, các vệ tinh đảm bảo cung cấp vị trí tại bất kỳ điểm nào trên trái đất. Cấu trúc hệ thống GPS Hệ thống GPS gồm 3 thành phần: - Phần sử dụng: gồm người sử dụng và thiết bị thu GPS. - Phần kiểm soát: bao gồm các trạm trên mặt đất, chia thành trạm trung tâm và trạm con.

Các trạm con, vận hành tự động, nhận thông tin từ vệ tinh, gửi tới cho trạm chủ. Sau đó các trạm con gửi thông tin đã được hiệu chỉnh trở lại, để các vệ tinh biết được vị trí của chúng trên quỹ đạo và thời gian 7 Luan van truyền tín hiệu. Nhờ vậy, các vệ tinh mới có thể đảm bảo cung cấp thông tin chính xác tuyệt đối vào bất kỳ thời điểm nào. - Phần không gian: gồm các vệ tinh hoạt động bằng năng lượng mặt trời và bay trên quỹ đạo.

Quãng thời gian tồn tại của chúng vào khoảng 10 năm và chi phí cho mỗi lần thay thế lên đến hàng tỷ USD. Một vệ tinh có thể truyền tín hiệu radio ở nhiều mức tần số khác nhau. Nguyên lý hoạt động của GPS Vị trí của 1 điểm trên mặt đất, sẽ là tham chiếu so với vị trí của các vệ tinh và trung tâm tín hiệu trung gian mặt đất. Có nghĩa là vị trí của bạn sẽ được tính toán dựa trên khoảng cách từ nơi bạn đang đứng đến các vệ tinh và đến các trung tâm mặt đất.

Khoảng cách này được đo bằng công thức rất đơn giản, đó là: Quãng đường = Vận Tốc x Thời Gian Ở đây, vận tốc là vận tốc truyền tín hiệu (sóng), thời gian đo bằng đồng hồ nguyên tử có độ chính xác cực cao. Vì thế, khi nhận đc tín hiệu từ vệ tinh, thiết bị sẽ tự tính toán ra khoảng cách giữa thiết bị và vệ tinh thông qua phương pháp trên. Theo lý thuyết, chỉ cần có 3 vệ tinh là có thể tính toán đc vị trí (tính ra tọa độ x, y, z trong không gian), tuy nhiên do có sai số nhất định nên hệ thống cần thêm 1 tham chiếu nữa, tức là thêm 1 vệ tinh nữa là 4 vệ tinh để có thể tính toán được chính xác. GPS tuy tính toán vị trí rất chính xác nhưng vẫn luôn luôn có sai số.

Sai số này có thể là vài mét hoặc vài trăm mét. Sai số hiển thị trên màn hình thiết bị chỉ là sai số có thể có dựa trên phân tích tín hiệu thu nhận được còn trong thực tế thì không thể biết được chính xác. Bởi vì các vệ tinh, trái đất và cả chúng ta đều di chuyển liên tục đồng thời trong thời gian thực. Hệ thống GLONASS (Global Orbiting Navigation Satellite System) [17] GLONASS (Global Orbiting Navigation Satellite System, hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu) là hệ thống định vị vệ tinh do Lực lượng Phòng vệ Không gian của Nga điều hành.

Quỹ đạo vệ tinh GLONASS ở độ cao 25.508 km bao gồm 30 vệ tinh với góc nghiêng 64. Một trong những vấn đề kỹ thuật quan trọng cần cân nhắc liên quan 8 Luan van đến hệ thống GLONASS. Đó là không giống với GPS và Galileo, trong khi cấu trúc tín hiệu của 2 hệ thống này sử dụng công nghệ đa truy nhập phân chia theo mã CDMA, thì cấu trúc tín hiệu của GLONASS lại sử dụng công nghệ đa truy nhập phân chia theo tần số FDMA, chính vì vậy mà GLONASS lại thêm 1 lý do nữa để các nhà sản xuất thiết bị bỏ qua trong tương lai. Hệ thống GALILEO (Mang tên nhà thiên văn học GALILEO) [17] Galileo là câu trả lời của cộng đồng châu Âu đối với GPS, không giống như GPS và GLONASS, trong khi hai hệ thống này được đầu tư, quản lý và điều hành bởi các tổ chức quân sự theo yêu cầu của mỗi quốc gia thì hệ thống này lại được quản lý và điều hành bởi các tổ chức dân sự, kinh phí đầu tư để phát triển các hợp phần chính của hệ thống cũng như chi phí duy trì hệ thống được kêu gọi từ nguồn vốn thương mại.

Đây là hệ thống GNSS được thiết kế hướng tới mục tiêu phục vụ ứng dụng thương mại ngay từ bước khởi đầu. Galileo được thiết kế với 1 chùm gồm 30 vệ tinh (27 vệ tinh hoạt động và 3 vệ tinh dự phòng) và toàn bộ các hợp phần mặt đất cần thiết phục vụ cho hệ thống. Quỹ đạo bay của các vệ tinh Galileo cao hơn một chút so với GPS, nhưng các nguyên lý hoạt động hoàn toàn giống với GPS. Theo công bố thì chùm vệ tinh của Galileo được thiết kế để tại bất kỳ thời điểm nào trong ngày, tại mọi vị trí trên trái đất đều có thể quan sát được ít nhất 8 vệ tinh.

Hệ thống CNSS (Compass Navigation Satellite System – Hệ thống vệ tinh Bắc Đẩu) [17] COMPASS (thế hệ thứ 2 của hệ thống Vệ tinh Bắc Đẩu) hay Bắc Đẩu 2, là hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu của Trung Quốc gồm 35 vệ tinh, hiện tại vẫn còn đang được tạo dựng. Dự kiến, hệ thống sẽ được hoàn thành vào năm 2020.