[en] Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) have undergone significant development and widespread adoption to meet the increasing demands for positioning, timing, and navigation. However, the accuracy of GNSS has been severely affected by multipath signals, which are reflected by complex terrains. This degradation in accuracy has particularly impacted high-precision and high-dynamic GNSS applications. The main objective of this thesis is to address the issues related to multipath mitigation and parameter estimation in GNSS multipath environments. By utilizing GNSS multipath signals and channel characteristics, this thesis investigates the critical technology of joint multi-dimensional processing, such as spatial, temporal, polarization, and frequential domains in GNSS multipath mitigation. The main contributions of this thesis can be summarized as follows: To address the issue of insufficient utilization of space and time information in cascaded spatial and temporal GNSS receivers, this thesis explores the GNSS signal and channel features in spatial, temporal, polarization, and frequential domains. A generalized multi-dimensional GNSS multipath mitigating signal model is proposed. This architecture fully integrates the characteristics of GNSS multipath signals in various dimensions and lays the foundation for enriching and enhancing the multipath mitigation of GNSS receivers in urban environments. This thesis primarily focuses on the advantages of joint space and time multipath mitigation in GNSS. To achieve a balance between complexity and multipath mitigation enhancement, the thesis presents a subspace-based joint angle and time delay estimation architecture that considers rotation invariance in space and time. By leveraging the Vandermonde phase relationship between the spatial steering vectors and the frequential code phase vectors, a joint spatial and frequential smoothing approach is proposed to address the rank-deficiency issue of the covariance matrix in spatially correlated signals. Moreover, in scenarios where both spatial and temporal domains exhibit correlation, the thesis proposes the use of the MSBL method in conjunction with joint angle and delay estimation techniques to exploit the sparsity present in both domains. To overcome the limitations of sparse representations, two different algorithms based on on-grid and off-grid estimators are introduced, aiming to reduce complexity or enhance resolution. To address the challenges of parameter estimation in such environments, particularly when the line-of-sight (LOS) signal and multipath signals are highly spatially and temporally correlated, we explore polarization diversity in addition to the joint spatial and temporal sparsity. An off-grid MSBL-based joint estimator for the angle, polarization, and time delay of each multipath signal is then derived to reduce complexity and improve resolution. Growing evidence suggests that wide-bandwidth signals and multi-antenna technology are set to become two vital factors in improving GNSS multipath mitigation, leading to the concept of meta-GNSS signal and multi-dimensional processing. To estimate the time delay of LOS signal in multipath environments, we propose a meta-signal SAGE-based locked loop (SAGELL) design, which exploits the high-resolution meta-signal together with the characteristics from spatial and temporal domains. The proposed GNSS meta-signal multipath mitigating loop design allows for GNSS high-precision mitigation and tracking in multipath scenarios, even in the presence of extremely highly correlated signals, as confirmed by the numerical results. Furthermore, this thesis aims to validate the proposed joint spatial and temporal methods through the collection of GNSS signals using a multi-antenna GNSS data collection platform. The collected data also serve to showcase the viability of online GNSS data received by multi-antenna for scientific research, thereby facilitating data uploading and sharing.

[es] Los sistemas mundiales de navegación por satélite (GNSS) han experimentado un desarrollo significativo y una adopción generalizada para satisfacer las crecientes demandas de posicionamiento, sincronización y navegación. Sin embargo, la precisión del GNSS se ha visto gravemente afectada por las señales de trayectos múltiples, que se reflejan en terrenos complejos. Esta degradación de la precisión ha afectado especialmente a las aplicaciones GNSS de alta precisión y alta dinámica. El objetivo principal de esta tesis es abordar los problemas relacionados con la mitigación multitrayecto y la estimación de parámetros en entornos GNSS multitrayecto. Mediante la utilización de señales multitrayecto GNSS y características de canal, esta tesis investiga la tecnología crítica del procesamiento multidimensional conjunto, como los dominios espacial, temporal, de polarización y frecuencial en la mitigación de trayectos múltiples GNSS. Las principales aportaciones de esta tesis se pueden resumir de la siguiente manera: Para abordar el problema de la utilización insuficiente de la información espacial y temporal en los receptores GNSS espaciales y temporales en cascada, esta tesis explora las características de la señal y el canal GNSS en los dominios espacial, temporal, de polarización y frecuencial. Se propone un modelo generalizado multidimensional de señal GNSS multitrayecto de mitigación. Esta arquitectura integra plenamente las características de las señales GNSS por trayectos múltiples en diversas dimensiones y sienta las bases para enriquecer y mejorar la reducción de la reducción por trayectos múltiples de los receptores GNSS en entornos urbanos. Esta tesis se centra principalmente en las ventajas de la mitigación conjunta de trayectos múltiples en el espacio y el tiempo en GNSS. Para lograr un equilibrio entre la complejidad y la mejora de la mitigación de trayectos múltiples, la tesis presenta una arquitectura de estimación del ángulo de unión y el retardo de tiempo basada en el subespacio que considera la invarianza de rotación en el espacio y el tiempo. Además, en escenarios en los que tanto el dominio espacial como el temporal presentan correlación, la tesis propone el uso del método MSBL junto con técnicas de estimación conjunta de ángulos y retardos para explotar la dispersión presente en ambos dominios. Para abordar los desafíos de la estimación de parámetros en tales entornos, particularmente cuando la señal de línea de visión (LOS) y las señales de trayectos múltiples están altamente correlacionadas espacial y temporalmente, exploramos la diversidad de polarización además de la dispersión espacial y temporal conjunta. A continuación, se obtiene un estimador conjunto basado en MSBL fuera de la red para el ángulo, la polarización y el retardo de tiempo de cada señal multitrayecto para reducir la complejidad y mejorar la resolución. Para estimar el retardo temporal de la señal LOS en entornos multitrayecto, proponemos un diseño de bucle bloqueado basado en SAGE (SAGELL) de metaseñal, que explota la metaseñal de alta resolución junto con las características de los dominios espaciales y temporales. El diseño propuesto de bucle de mitigación de trayectos múltiples de metaseñales GNSS permite la mitigación y el seguimiento de alta precisión GNSS en escenarios de trayectos múltiples, incluso en presencia de señales extremadamente altamente correlacionadas. Además, esta tesis tiene como objetivo validar los métodos espaciales y temporales conjuntos propuestos a través de la recolección de señales GNSS utilizando una plataforma de recolección de datos GNSS multiantena. Los datos recopilados también sirven para mostrar la viabilidad de los datos GNSS en línea recibidos por múltiples antenas para la investigación científica, lo que facilita la carga y el intercambio de datos.