Planificación de posicionamiento satelital multiconstelación en entornos urbanos

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dc.contributor.advisorRamos Pollan, Raul
dc.contributor.advisorJaime Barrios, Carlos
dc.contributor.authorPuentes Palacio, Michael Sneider
dc.date.accessioned2024-03-04T00:07:21Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:07:21Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractUn posicionamiento mediante un servicio GNSS (Sistema global de navegación por satélite) como la constelación de satélites GPS de EE. UU. o la constelación GLONASS de Rusia, solo es posible con la recepción simultánea de la señal de al menos cuatro satélites. La probabilidad de pérdida de visibilidad de los satélites GNSS en entornos urbanos es especialmente crítica por los elementos arquitecturales propios de una ciudad, pudiendo degradar o hasta imposibilitar la localización de un receptor. Dado que los satélites GNSS no son geoestacionarios y su posición respecto a un observador evoluciona con el tiempo, su visibilidad depende del momento del día y la localización geográfica. Si además se incluye un observador móvil en un entorno urbano, la calidad y disponibilidad de un servicio GNSS adquiere una dinámica especialmente compleja. Esto será crucial para ciertas aplicaciones, por ejemplo, un vehículo transportador de valores requiere un monitoreo continuo de su posición. Conociendo de antemano la ubicación de los satélites a través de sus posiciones en sus respectivas órbitas y las obstrucciones que tendrá un recorrido planificado en un entorno urbano, se puede establecer la relación de visibilidad entre un observador y los satélites de un servicio GNSS y, por tanto, ajustar el recorrido planificado garantiza la continuidad del servicio de posicionamiento durante el mismo. Este trabajo describe un método para calcular la disponibilidad de satélites en un tiempo programado a través de un camino establecido en un entorno urbano denso, integrando el cálculo de la posición de los satélites a través de la mecánica orbital, con imágenes de Google Street View y segmentación semántica con técnicas de Deep Learning. De esta manera, predecir la relación de visibilidad entre un observador y los satélites de un servicio GNSS en un entorno urbano.
dc.description.abstractenglishA positioning through a GNSS service (Global Navigation Satellite System), such as the constellation of US GPS satellites or the Russian GLONASS, is only possible with the simultaneous reception of the signal from at least four satellites. The probability of GNSS satellites visibility loss in urban environments is especially critical due to the architectural elements typical of a city, being able to degrade or even make it impossible to locate a receiver. Since GNSS satellites are not geostationary and their position with respect to an observer evolves over time, their visibility depends on the time of day and geographic location. If a mobile observer is also included in an urban environment, the quality and availability of a GNSS service acquires a particularly complex dynamic. This will be crucial for certain applications, for example, an armored car carrying valuables requires continuous position monitoring. Knowing in advance the location of the satellites through their positions in their respective orbits and the obstructions that a planned route in an urban environment will have, the visibility relation between an observer and the satellites of a GNSS service can be established and, for Therefore, to adjust the planned route, guarantees the continuity of the positioning service during the same. This work describes a method to calculate the availability of satellites in a programmed time through a path established in a dense with Google Street View images and semantic segmentation with Deep Learning techniques. In this way, establish the visibility relationship between an observer and the satellites of a GNSS service in an urban environment.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/38861
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectPlanificación De Rutas
dc.subjectEntornos Urbanos
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectPosicionamiento Satelital.
dc.subject.keywordSatellite Positioning; Urban Environment
dc.subject.keywordDeep Learning
dc.subject.keywordMission Planning
dc.titlePlanificación de posicionamiento satelital multiconstelación en entornos urbanos
dc.title.englishMission planning with multiconstellation for urban environments *
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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