Underwater communication within underwater sensor network is crucial for surveillance of coast and ocean areas. The aim of this report was to examine whether it is realistic to use the communication signal which is sent from one node to another as a sonar pulse, and in such case at what distances. To examine the problem, a system consisting of two nodes and one approaching target was simulated in Matlab. At first, the system tries to detect the target by using a generalized likelihood ratio test, which calculates the probability of a present target from the surrounding sounds. When a target is detected by a node, it estimates the bearing to the target by using beamforming and sends out a communication signal to the other node. The communication signal spreads out in the water, and bounces on the target before it is received by the second node. To calculate the distance, the second node decodes the signal to get the time difference, from which the distance is calculated. In the end, the target's position was estimated with a weighted least square estimator with measurements of the bearing and distance. The result shows that the distance to the target could be estimated with high precision in the given scenario, and that the width of the Cramér-Rao lower bound depends mainly on the variance of the beamforming algorithm. The maximum distance reached up to two kilometers but was mainly restricted by the detection algorithm. In conclusion, the result shows that the communication pulse can be used as a sonar pulse at the tested distances. However, the simulated scenario is a simplified version of the real world so more testing should be performed before a final conclusion can be made. / För övervakning av kust- och havsområden, vid exempelvis militära operationer eller för oceanografska observationer, används ofta ett undervattenssystem som är uppbyggt av flera noder som finns utplacerade på botten. Noderna lyssnar efter mål såsom ubåtar, fartyg etc, med syftet att kunna detektera och lokalisera dessa. Om en nod lyckas detektera ett mål så skickar den ut en akustisk kommunikationssignal till övriga noder i systemet. Målet med detta examensarbete var att undersöka om den kommunikationssignal som skickas mellan noderna också kan användas som en sonarpuls för att bestämma avståndet till målet, och därmed förbättra lokaliseringen av målets position. Under antagandet att kommunikationssignalen kan användas som sonarpuls, så undersöktes dessutom vid vilka avstånd mellan noden och målet som det var möjligt att använda signalen som sonarpuls. Resultatet visar att det är möjligt att använda kommunikationssignalen som en sonarpuls. Bäst funkar det på nära avstånd, då är den estimerade positionen i stort sett lika med det riktiga positionen. I takt med att avståndet till målet ökar så ökar även osäkerheten i vilken rikting målet befinner sig, estimeringen av avståndet höll sig däremot väldigt nära den faktiska distansen i alla simuleringar som gjordes. Simuleringen som gjordes var dock en förenkling av verkligheten, och flera av de störningsmoment som finns ute i naturen har inte tagits med i beräkningarna. För att undersöka detta så simulerades ett sensorsystem bestående av två noder tillsammans med ett mål som närmade sig noderna. Noderna försöker detektera målet genom att lyssna efter ljud som tillhör målet. Genom att mäta energinivåer i de ljudsignaler som noderna hör, så kan man utifrån sannolikhetslära bestämma hur troligt det är att det finns ett mål i närheten. När sannolikheten är tillräckligt hög säger man att ett mål detekterats. För att bestämma positionen så uppskattades målets riktning och avstånd i förhållande till noderna, som i sin tur användes för att beräkna målets position.

Esta dissertação trata do problema de processamento de Erros Grosseiros (EGs) com base na aplicação do chamado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index), na análise dos resíduos do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. O índice UI foi desenvolvido recentemente e possibilita a classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos daquele estimador. As medidas com maiores UIs são aquelas cujos erros são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos, pois grande parcela do erro dessas medidas não aparece no resíduo. Inicialmente demonstrou-se, nesta dissertação, que erros das estimativas das variáveis de estado em um sistema com EG não-detectável (em uma medida de alto índice UI) podem ser mais significativos que em medidas com EGs detectáveis (em medidas com índices UIs baixos). Justificando, dessa forma, a importância de estudos para tornar possível o processamento de EGs em medidas com alto índice UI. Realizou-se, então, nesta dissertação, diversas simulações computacionais buscando analisar a influência de diferentes ponderações de medidas no UI e também nos erros das estimativas das variáveis de estado. Encontrou-se, então, uma maneira que destacou-se como a mais adequada para ponderação das medidas. Por fim, ampliaram-se, nesta dissertação, as pesquisas referentes ao UI para um estimador de estado por mínimos quadrados ponderados híbrido. / This dissertation deals with the problem of Gross Errors processing based on the use of the so-called Undetectability Index, or just UI. This index was developed recently and it is capable to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are masked, i.e., they are not reflected in the residuals. Initially, this dissertation demonstrates that a non-detectable gross error (error in a measurement with high UI) may affect more the accuracy of the estimated state variables than a detectable gross error (error in a measurement with low UI). Therefore, justifying the importance of studies that make possible gross errors processing in measurements with high UI. In this dissertation, several computational simulations are carried out to analyze the influence of different weights of measurements in the UI index and also in the accuracy of the estimated state variables. It is chosen a way that stood out as the most appropriate for weighing the measurements. Finally, in this dissertation, the studies referring to the UI is extended for a hybrid weighted least squares state estimator.

Esta dissertação trata do problema de processamento de Erros Grosseiros (EGs) com base na aplicação do chamado Índice de Não-Detecção de Erros, ou apenas UI (Undetectability Index), na análise dos resíduos do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. O índice UI foi desenvolvido recentemente e possibilita a classificação das medidas de acordo com as suas características de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos daquele estimador. As medidas com maiores UIs são aquelas cujos erros são mais difíceis de serem detectados através de métodos que fazem uso da análise dos resíduos, pois grande parcela do erro dessas medidas não aparece no resíduo. Inicialmente demonstrou-se, nesta dissertação, que erros das estimativas das variáveis de estado em um sistema com EG não-detectável (em uma medida de alto índice UI) podem ser mais significativos que em medidas com EGs detectáveis (em medidas com índices UIs baixos). Justificando, dessa forma, a importância de estudos para tornar possível o processamento de EGs em medidas com alto índice UI. Realizou-se, então, nesta dissertação, diversas simulações computacionais buscando analisar a influência de diferentes ponderações de medidas no UI e também nos erros das estimativas das variáveis de estado. Encontrou-se, então, uma maneira que destacou-se como a mais adequada para ponderação das medidas. Por fim, ampliaram-se, nesta dissertação, as pesquisas referentes ao UI para um estimador de estado por mínimos quadrados ponderados híbrido. / This dissertation deals with the problem of Gross Errors processing based on the use of the so-called Undetectability Index, or just UI. This index was developed recently and it is capable to classify the measurements according to their characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares state estimation process. Gross errors in measurements with higher UIs are very difficult to be detected by methods based on the residual analysis, as the errors in those measurements are masked, i.e., they are not reflected in the residuals. Initially, this dissertation demonstrates that a non-detectable gross error (error in a measurement with high UI) may affect more the accuracy of the estimated state variables than a detectable gross error (error in a measurement with low UI). Therefore, justifying the importance of studies that make possible gross errors processing in measurements with high UI. In this dissertation, several computational simulations are carried out to analyze the influence of different weights of measurements in the UI index and also in the accuracy of the estimated state variables. It is chosen a way that stood out as the most appropriate for weighing the measurements. Finally, in this dissertation, the studies referring to the UI is extended for a hybrid weighted least squares state estimator.