[en] During the last few years, different navigation systems with varying degrees of accuracy have appeared, such as: LORAN (Long Range Navigation), Decca, GNSS (GLObal NAvigation Satellite System), the latter being the most widely used nowadays. GNSS, which includes GPS (Global Positioning System) and GLONASS (Global Navigation Satellite System) , consists of a constellation of satellites which are used for positioning and location anywhere on the globe. These systems were designed in order to position vehicles and aircraft for military purposes. With the widespread use of such systems for civilian use, GPS have extended their use, evolving and providing accuracy to a few meters. But the GPS might not be the best choice for higher accuracy applications. In our research field , we need to know very precisely the current position of a moving platform. Among the commercially available systems, none fits our specifications, therefore a system to improve positioning has been implemented. The systems used in this project are: the estimation technique TDOA (Time Difference of Arrival), which combined with the multilateration algorithm (MLAT) allows us to measure the phase difference of the chirp signal (frequency varies depending on the time) and transform to positions difference. We will also use some inertial sensors (accelerometer and gyroscope), which through the Extended Kalman Filter (EKF) and sensor fusion will be responsible for improving the accuracy of this estimate. In this thesis, we will consider two scenarios to test the EKF with different dynamic equations of motion. The first stage is the simulation of four transmiting transmit antennas (slaves) arranged in a square, distributed in a particular geographical area in which the vehicle (or master receiving antenna) must calculate its position within that area with EKF and inertial sensors support. The second stage will be a case in which we have three transmitting antennas placed in a triangle shape. In this case the receiving antenna will be located within the area of the triangle and it will be really moving in one dimension to further evaluate the results with EKF. In this context, the intention of this thesis has been to implement improvements in the positioning system, introducing elements that provide additional or redundant information and process it for this purpose.

[es] A lo largo de los últimos años han ido apareciendo diversos sistemas de radionavegación con distintos grados de precisión, entre otros: LORAN (Long Range Navigation), Decca, GNSS (Global Navigation Satellite System), siendo este último el más utilizado en la actualidad. El sistema GNSS, que engloba los sistemas GPS (Global Positioning System) y GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System), está conformado por una constelación de satélites, que se utilizan para determinar el posicionamiento y localización en cualquier parte del globo terrestre. Estos sistemas fueron ideados con la finalidad de posicionar vehículos y aeronaves en un ámbito militar. Con la generalización de dichos sistemas para usos civiles, los sistemas GPS han extendido su uso, evolucionando y aportando una precisión de hasta unos pocos metros. Pero el GPS podría no ser la mejor opción para aplicaciones de mayor precisión. En nuestro ámbito de investigación, se requiere conocer de forma muy precisa la posición en cada momento de una plataforma en movimiento. Entre los sistemas disponibles a nivel comercial, ninguno se ajusta a nuestras especificaciones, por lo que se ha implementado un sistema a medida para mejorar el posicionamiento. Los sistemas utilizados en este proyecto son: la técnica de estimación TDOA (Time Difference Of Arrival), que combinada con el algoritmo de multilateralización (MLAT) nos permite medir la diferencia de fase de la señal chirp (que varía su frecuencia en función del tiempo) y convertirla a diferencias de posición. También usaremos unos sensores inerciales (acelerómetro y giroscopio), que a través del Filtro Extendido de Kalman (EKF) y la fusión de sensores se encargarán de mejorar la precisión de esta estimación. En esta tesis, evaluaremos dos escenarios para probar el EKF con diferentes ecuaciónes dinámicas de movimiento. El primer escenario es la simulación de cuatro antenas transmisoras (slaves) dispuestas en forma de cuadrado, distribuidas en un área geográfica concreta, en la cual se halla el vehiculo (antena receptora o master), que debe calcular su posicion dentro de esa area con la ayuda del EKF y los sensores inerciales. El segundo escenario será un caso práctico en el cual disponemos de tres antenas transmisoras colocadas en forma de triángulo. En este caso, la antena receptora se situará dentro del área del triángulo y se irá moviendo milimétricamente en una única dimensión para posteriormente evaluar los resultados con el EKF. En este contexto, la intención de esta tesis ha sido implementar mejoras en el sistema de posicionamiento, introduciendo elementos que proporcionan información adicional o redundante y procesarla con este fin.