In the last decade, Global Navigation Satellites Systems (GNSS) have gained a significant position in the development of urban navigation applications and associated services. The urban environment presents several challenges to GNSS signal reception, such as multipath and GNSS Line-of-Sight (LOS) blockage, which are translated in the positioning domain in a decreased navigation solution accuracy up to the lack of an available position. For this matter, Vector Tracking (VT) constitutes a promising approach able to cope with the urban environment-induced effects including multipath, NLOS reception and signal outages. This thesis is particularly focused on the proposal and design of a dual constellation GPS + Galileo single frequency L1/E1 Vector Delay Frequency Lock Loop (VDFLL) architecture for the automotive usage in urban environment. From the navigation point of view, VDFLL represents a concrete application of information fusion, since all the satellite tracking channels are jointly tracked and controlled by the common navigation Extended Kalman filter (EKF). The choice of the dual-constellation single frequency vector tracking architecture ensures an increased number of observations and at the same time allowing the conservation of the low-cost feasibility criteria of the mobile user’s receiver. Moreover, the use of single frequency L1 band signals implies the necessity of taking into account the ionospheric error effect. In fact, even after the application of the ionosphere error correction models, a resultant ionospheric residual error still remains in the received observations. The originality of this work relies on the implementation of a dual-constellation VDFLL architecture, capable of estimating the ionosphere residual error present in the received observations. This dissertation investigates the VDFLL superiority w.r.t the scalar tracking receiver in terms of positioning performance and tracking robustness for a real car trajectory in urban area in the presence of multipath and ionosphere residual error.

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Ionospheric scintillations can cause significant amplitude and/or phase fluctuations of GNSS signals. This work presents analysis results of scintillation effects on the new GPS L5 signal based on data collected using a real-time scintillation monitoring and data collection system at HAARP, Alaska. The data collection setup includes a custom narrow band front end that collects GPS L1, L2 IF samples and two reconfigurable USRP2 based RF front ends to collect wideband GPS L5 and GLONASS L1 and L2 signals. The results confirm that scintillation has a stronger impact on GPS L2 and L5 signals than on the L1 signal. Our preliminary results also show that carrier phase and amplitude scintillations on each signal are highly correlated. The amplitude and carrier phase scintillation are also correlated among the three signals. In this study, a multi-constellation multi-band GNSS software receiver has been developed based on USRP2, a general purpose radio platform. The C++ class-based software receiver were developed to process the IF data for GPS L1, L2C, and L5 and GLONASS L1 and L2 signals collected by the USRP2 front end. The front end performance is evaluated against the outputs of a high end custom front end driven by the same local oscillator and two commercial receivers, all using the same real signal sources. These results demonstrate that the USRP2 is a suitable front end for applications, such as ionosphere scintillation studies. Another major contribution of this work is the implementation of a Vector tracking loop (VTL) for robust carrier tracking. The VTL is developed based on the extended Kalman filter (EKF) with adaptive covariance matrices. Both scalar tracking loop (STL) and VTL are implemented. Once an error in the scalar loop is detected, the results from the VTL are used to assist the STL. The performance of the VTL is compared with the traditional STL with three different data sets: raw GPS RF data with short signal outages, RF data with strong scintillation impacts collected during the last solar maximum, and high dynamic data with long interval signal outages from a GPS simulator. The results confirm the performance improvement of the VTL over scintillation impacts and show that the VTL can maintain signal lock during long intervals of signal outage if the satellite ephemerides are available and the pseudorange estimation is within one code chip accuracy. The dynamic performance improvement of the VTL is verified as well. The results show the potential of robust tracking based on VTL during scintillation and interference. / Ph. D.

Cette activité de recherche concerne le domaine de la navigation par satellite qui utilise lessystèmes GNSS (Global Navigation Satellite Systems). Elle vise à améliorer les performances globalesd’un système de navigation, c’est à dire la robustesse, la disponibilité et l’intégrité d’un récepteurutilisant les signaux GNSS pour élaborer sa position et sa vitesse. L’enjeu est important et on noteque les représentations des nouveaux signaux proposés pour GPS et GALILEO visent à diminuer lacorrélation entre les signaux, faciliter la poursuite de ces signaux en abaissant le niveau des seuils depoursuite, réduire l’effet des interférences. La navigation basée sur les signaux GNSS reste toutefoisdépendante du canal de propagation et est particulièrement affectée en cas réflexion, réfraction,diffraction, diffusion, et de blocage du signal émis par le satellite. Il en résulte une dégradationimportante des performances en environnement urbain. L’objectif de cette recherche est ainsi deproposer, d’analyser et de caractériser des architectures de récepteur robuste, permettantd’adresser efficacement le problème de la navigation dans des environnements difficiles où le signalGNSS est affecté par de fortes perturbations. De nombreux travaux de recherche visant à améliorer les performances des algorithmes de poursuite du signal au sein d’un récepteur ont été conduites, en particulier pour adresser leproblème de cette poursuite dans des environnements difficiles, en présence de multi-trajets. Lesapproches les plus connues traitent le signal de post-corrélation. Ainsi l’utilisation de corrélateursétroits permet de réduire l’impact des multi-trajets générant un retard important. De même destechniques utilisant un banc de corrélateurs pour estimer les paramètres des multi-trajets ont étéétudiées. La présence de multi-trajets demeure toutefois une importante source d’erreur pour desrécepteurs opérant en environnement urbain. L’amélioration des performances des récepteurs dansce contexte reste un enjeu important et de nombreuses études sont conduites en vue d’améliorer ladisponibilité, la robustesse, la fiabilité et l’intégrité de ces récepteurs. Le principal objectif de cette thèse est de proposer une architecture de poursuite adaptive exploitant des techniques de poursuite vectorielle (Vector Tracking Loop – VTL). Les récepteurs conventionnels utilisent une architecture directe où une poursuite scalaire du signal (Scalar TrackingLoop – STL) est réalisée en amont du navigateur. Cette architecture n’utilise pas les informationsélaborées par le navigateur pour améliorer les performances de la poursuite. Au contrairel’architecture vectorielle permet à la poursuite de bénéficier de la connaissance de la position et dela vitesse estimées par le récepteur. Il peut en résulter une dégradation de la poursuite lorsque le navigateur ne sait pas isoler une mesure contaminée. Cet architecture rend donc les performances d’un canal très dépendantes des mesures utilisées par le navigateur, et donc en particulier des autres canaux. L’approche qui est explorée ici vise à combiner les approches de poursuite STL et VTL pour améliorer les performances des récepteurs en environnement urbain, dans un contexte multiconstellation. / Present research activities in the field of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) aim atenhancing the overall navigation performance by providing better and more robust navigationsignals compared the ones available today. These GNSS signals are designed to provide betterimproved cross-correlation protection, lower tracking thresholds and reduced susceptibility tonarrow band interferences. However navigation based on GNSS signals remains sensitive topropagation impairments such as reflection, refraction, diffraction and scattering, and sometimesblockage of the line of sight signals. These effects are especially important in urban environment.Therefore, a better and more robust receiver design and implementation is crucial to meet anappropriate navigation performance using GNSS signals. Improving signal tracking algorithms inside the receiver is an attractive approach. This is particularly true in the case of urban environments where interference and multipath severely degrade the performance of the GPS positioning. Despite the many efforts of performance enhancement, multipath still remains as the dominant source of error and the limiting factor for many applications. Consequently improving the performance of a receiver in multipath environment is a great challenge and many studies are carried out to satisfy the above requirements in term of availability, reliability and integrity. The main goal of this PhD thesis is to propose a new adaptive tracking algorithm based on vector tracking loop (VTL) approach. Currently, the conventional technique (i.e., Scalar Tracking Loop (STL)) is implemented in a forward-only strategy which doesn’t exploit the position, velocity and time (PVT) solution provided by the Navigation System (NS). Standard VTL on the other hand, suffers from measurements contamination from the exploitation of PVT provided by the NS. This adaptiveapproach will take advantage of both tracking methods for providing reliable measurements in amulti-constellation context.

Durant la dernière décennie, les systèmes de navigation par satellites ont obtenu une place majeure dans le développement d’application de navigation urbaine et les services associés. L’environnement urbain pose plusieurs défis à la réception des signaux GNSS, comprenant les multi-trajets et le phénomène de blocage des signaux directs, qui peuvent se traduire dans le domaine de la position, par une diminution de la précision de la solution de navigation voire par une indisponibilité de la position. Dans cette situation, la poursuite vectorielle constitue une approche intéressante capable de contrecarrer les effets propres à un environnement urbain tels que les multi-trajets, les réceptions de signaux non directs et les interruptions de signal. Cette thèse s’intéresse particulièrement à la proposition et au design d’une architecture double constellation GPS + Galileo, mono-fréquence L1/E1 VDFLL pour les véhicules routiers en milieu urbain. Concernant la navigation, le VDFLL représente une application concrète de la fusion d’information dû au fait que tous les canaux de poursuite sont contrôlés par le même filtre de navigation sous la forme d’un Filtre de Kalman Étendu (EKF). Le choix de l’architecture double constellation mono-fréquence a pour but d’augmenter le nombre de mesures et garantit une faisabilité bas coût du récepteur mobile. De plus, l’utilisation des signaux de mono-fréquence L1 implique la prise en compte des perturbations causées par la ionosphère. Malgré l’application des modèles de corrections ionosphérique, un résidu d’erreur ionosphérique reste toujours présent. L’originalité de ce travail repose sur l’implémentation d’une architecture VDFLL double constellation capable d’estimer le résidu d’erreurs ionosphériques présent sur les observations reçues. Ce doctorat analyse les avantages apportés par la solution proposée par rapport à la poursuite scalaire au regard de performances de positionnement et de robustesse de poursuite dans le cadre d’une trajectoire de véhicule en milieu urbain et en présence de multi-trajets et de résidus d’erreur ionosphérique. / In the last decade, Global Navigation Satellites Systems (GNSS) have gained a significant position in the development of urban navigation applications and associated services. The urban environment presents several challenges to GNSS signal reception, such as multipath and GNSS Line-of-Sight (LOS) blockage, which are translated in the positioning domain in a decreased navigation solution accuracy up to the lack of an available position. For this matter, Vector Tracking (VT) constitutes a promising approach able to cope with the urban environment-induced effects including multipath, NLOS reception and signal outages. This thesis is particularly focused on the proposal and design of a dual constellation GPS + Galileo single frequency L1/E1 Vector Delay Frequency Lock Loop (VDFLL) architecture for the automotive usage in urban environment. From the navigation point of view, VDFLL represents a concrete application of information fusion, since all the satellite tracking channels are jointly tracked and controlled by the common navigation Extended Kalman filter (EKF). The choice of the dual-constellation single frequency vector tracking architecture ensures an increased number of observations and at the same time allowing the conservation of the low-cost feasibility criteria of the mobile user’s receiver. Moreover, the use of single frequency L1 band signals implies the necessity of taking into account the ionospheric error effect. In fact, even after the application of the ionosphere error correction models, a resultant ionospheric residual error still remains in the received observations. The originality of this work relies on the implementation of a dual-constellation VDFLL architecture, capable of estimating the ionosphere residual error present in the received observations. This dissertation investigates the VDFLL superiority w.r.t the scalar tracking receiver in terms of positioning performance and tracking robustness for a real car trajectory in urban area in the presence of multipath and ionosphere residual error.

La navigation avec les systèmes de navigation par satellites (GNSS) est un réel défi dans des environnements contraints (semi-urbain, urbain, feuillage dense) à cause des multitrajets et du masquage du signal. Cette thèse propose un nombre de solutions architecturales et algorithmiques pour le récepteur GNSS afin de pallier ces problèmes. Ces solutions se veulent capables d’exploiter les atouts des poursuites scalaire et vectorielle tout en minimisant leurs défauts et de profiter de l’efficacité de certaines techniques de filtrage Bayésien non linéaire quant à aborder la non-Gaussianité et les non-linéarités associées au problème de navigation et de poursuite vectorielle. Une attention particulière est accordée à certains estimateurs Bayésiens qui essaient d’approximer la loi a posteriori sans linéariser le modèle de filtrage, notamment le filtre de Kalman et les méthodes de filtrage particulaire, mais aussi au filtre de Kalman étendu, dont l’estimation de la loi a posteriori est basée sur la linéarisation du modèle de filtrage. En premier lieu, une brève étude bibliographique présentant les fondamentaux des systèmes et des récepteurs GNSS ainsi que les algorithmes de navigation et de poursuite y associés est faite. Ensuite le fonctionnement d’un récepteur GNSS en milieux contraints est investigué. La thèse propose des modèles pour caractériser les erreurs de poursuite induites par les multitrajets dans une boucle de poursuite vectorielle. Ces modèles permettent d’exprimer les erreurs de poursuite en fonction du délai, de la phase et de la fréquence d’évanouissement des multitrajets. En exploitant le fait que la présence des multitrajets se reflète sur la sortie moins des corrélateurs, de nouveaux détecteurs de multitrajets sont formulés. Un détecteur de masquage du signal direct est aussi proposé. L’attention se tourne ensuite vers la conception d’architectures robustes de poursuite et positionnement pour un récepteur GNSS, incorporant les détecteurs proposés et d’autres indicateurs de qualité. Une boucle de poursuite vectorielle capable de détecter et d’exclure des mesures qui ne sont pas saines du calcul de la solution de navigation en utilisant les indicateurs de qualité est proposée. Deux autres boucles de poursuite, la boucle de poursuite adaptative scalaire-vectorielle et la boucle de poursuite conjointe scalaire-vectorielle, avec la même capacité de détection et exclusion de fautes, sont formulées. Elles bénéficient de la robustesse de la poursuite vectorielle en milieux contraints et de la précision de la poursuite scalaire en milieux dégagés. Des résultats expérimentaux montrent que les solutions conçues offrent une meilleure alternative de poursuite et positionnement par rapport aux boucles usuelles de poursuite scalaire et de poursuite vectorielle. Enfin, la thèse présente des approches de filtrage Bayésien non linéaire pour résoudre le problème de navigation et de poursuite vectorielle. Des stratégies de filtrage itératives et adaptatives appliquées au filtre de Kalman sont étudiées. Une nouvelle approche de filtrage particulaire dénommée filtre particulaire itératif et adaptatif (IAUPF) est formulée. Cette approche exploite les propriétés de convergence des méthodes itératives, l’immunité à la divergence dont jouissent les filtres adaptatifs, et la synergie entre les approches de filtrage particulaire et de Kalman. Des simulations de Monte Carlo avec une borne inférieure de Cramér-Rao a posteriori comme référence ainsi que des résultats expérimentaux montrent que l’approche IAUPF a une meilleure performance comparativement aux autres estimateurs Bayésiens présentés / Navigation with Global Navigation Satellite Systems (GNSS) is a real challenge in harsh environments (suburban, urban, heavy foliage) due to multipath and signal blockage. This thesis proposes a number of GNSS receiver architectural and algorithmic solutions to deal with this challenge. These solutions aim at exploiting the strengths of scalar and vector tracking while minimizing their weaknesses and at utilizing the efficiency of some nonlinear Bayesian filtering techniques in addressing the nonlinearities and non-Gaussianities associated with the navigation and vector tracking problem. Attention is given to some Bayesian estimators that approximate the posterior distribution without linearizing the filtering model, namely the unscented Kalman and particle filtering methods, as well as to the extended Kalman filter, whose posterior estimation is grounded on linearization of the filtering model.First, a brief literature review that presents the fundamentals of GNSS and GNSS receivers together with the applied navigation and tracking algorithms is provided. Then an investigation of the GNSS receiver operation in multipath environments is performed. The thesis proposes models for characterizing multipath induced tracking errors in a vector tracking loop. These models make it possible to express the tracking errors with respect to multipath delay, multipath phase and multipath fading frequency. By exploiting the fact that multipath presence is mirrored on the Early-minus-Late correlator output, novel multipath detectors are devised. A correlator-based non-line-of-sight detector is designed as well. Attention is then directed towards the design of robust tracking and positioning GNSS receiver architectures that incorporate the proposed detectors among other signal quality indicators. A vector tracking scheme capable of detecting and excluding unhealthy measurements from position-velocity-time calculation in the navigator using correlator-based signal quality indicators is suggested. Two other novel tracking schemes, the adaptive scalar-vector tracking loop and the conjoint scalar-vector tracking loop, with the same fault detection and exclusion capability, are formulated. They benefit from vector tracking robustness in harsh environments and scalar tracking positioning accuracy in open sky environments. Experimental results show that the proposed solutions have better tracking and positioning performance than the usual scalar and vector tracking loops. Finally, the thesis presents a number of nonlinear Bayesian filtering approaches to solve the navigation and vector tracking problem. Iterative and adaptive strategies as applied to the unscented Kalman filter are studied. A novel unscented particle filter approach, the iterated adaptive unscented particle filter (IAUPF), is proposed. This approach exploits the convergence properties of iterative methods, the divergence suppression benefits of adaptive filters and the synergy of unscented Kalman and particle filtering approaches. Monte-Carlo simulations conducted with a posterior Cramér-Rao lower bound used as benchmarking reference as well as experimental results demonstrate that the IAUPF outperforms the other Bayesian estimators that are presented