[en] This PhD Thesis contributes with the development and improvement of Indoor Location and Positioning Systems (ILPS), which are used to locate, position and track people, as well as mobile and/or connected targets, such as robots or smartphones, not only inside buildings in the lack of GNSS (Global Navigation Satellite Systems) signals, but also in constrained outdoor situations with reduced coverage. Indoor positioning applications and their interest are growing in certain environments, such as commercial centres, airports, hospitals or factories. Several sensory technologies have already been applied to indoor positioning systems, as infrared, Wi-Fi, light, cameras, or radiofrequency, where ultrasounds are a common solution due to its low cost and simplicity. This thesis deals with the development of 3D positioning systems based on ultrasounds. So, its contributions are divided into three blocks. The first one proposes a 3D Ultrasonic Local Positioning System (ULPS), based on a set of three asynchronous ultrasonic beacon units, capable of transmitting coded signals independently, and on a 3D mobile receiver prototype. The proposal is based on the aforementioned beacon unit, which consists of five ultrasonic transmitters oriented towards the same coverage area and has already been proven in 2D positioning by applying hyperbolic multilateration. Those beacon units are manually calibrated and placed in strategic and known positions of three perpendicular walls (generally in the centre of the ceiling and two perpendicular walls). This approach has been characterized and experimentally verified, trying to maximize the coverage zone, at least for typical sizes in most common public room and halls. The second block deals with several fusion methods, to obtain the final estimated position of the mobile receiver existing inside the positioning space, assuming a low accumulative error, after merging the particular results from each beacon unit. Two merging ways have been presented and implemented: the loosely and the tightly coupled fusions. For the loosely coupled method, three algorithms have been applied: the Maximum Likelihood Estimation (MLE) fusion algorithm, the Linear Kalman Filter (LKF) and the Adaptive Kalman Filter (AKF). These algorithms fuse the positions obtained from several ULPSs to get a final more accurate position. With regard to the tightly coupled fusion methods, three algorithms have also been applied, which are based on: the Extended Kalman Filter (EKF) for only one ULPS; three EKFs for the three independent ULPS; and finally only one EKF for all the set of three ULPSs. On the other hand, the third block proposes a preliminary SoC architecture based on a FPGA device for the receiver stage, so it can be deployed on board a mobile target (people, robot, drone, smartphones, etc.). The architecture involves a specific hardware peripheral, connected to the processor, which is in charge of implementing the low-level processing of the ultrasonic signals (particularly a BPSK demodulation and a transmission encoding with Kasami sequences). Finally, all the proposals aforementioned have been verified by simulations and experimental tests, contributing to the design and improvement of the ultrasonic LPSs as well as to the deployment of these systems in several real environments. Simulations and experimental tests have been satisfactory, achieving a positioning accuracy in the range of centimetres in the zone where the coverages from the three ultrasonic beacon units are available, whereas it is in the range of decimetres whether the coverage from one or more beacon units is missing. Particularly, two different experimental environments have been considered: a small volume with many furniture (Lab), and a large and empty volume (Hall); tests have been carried out at points distributed in the environment to consider those cases of interest.

[es] Esta tesis doctoral contribuye al desarrollo y mejora de los sistemas de localización y posicionamiento en interiores (ILPS), que se utilizan para localizar, posicionar y rastrear personas, así como objetivos móviles y/o conectados, como robots o teléfonos inteligentes, no sólo en el interior de edificios en ausencia de señales de GNSS (Sistemas Globales de Navegación por Satélite), sino también en situaciones exteriores limitadas con cobertura reducida. Las aplicaciones de posicionamiento en interiores y su interés están creciendo en determinados entornos, como centros comerciales, aeropuertos, hospitales o fábricas. Ya se han aplicado varias tecnologías sensoriales a los sistemas de posicionamiento en interiores, como el infrarrojo, el Wi-Fi, la luz, las cámaras o la radiofrecuencia, en los que los ultrasonidos son una solución común debido a su bajo coste y simplicidad. Esta tesis trata del desarrollo de sistemas de posicionamiento 3D basados en ultrasonidos. Sus contribuciones se dividen en tres bloques. El primero propone un Sistema de Posicionamiento Local por Ultrasonidos en 3D (ULPS), basado en tres unidades de baliza asíncrona de ultrasonidos, capaces de transmitir señales codificadas de forma independiente, y en un prototipo de receptor móvil en 3D. La propuesta se basa en la mencionada unidad de baliza, que consta de cinco transmisores de ultrasonidos orientados hacia la misma zona de cobertura y que ya ha sido probada en el posicionamiento 2D mediante la aplicación de la multilateración hiperbólica. Esas unidades de baliza se calibran manualmente y se colocan en posiciones estratégicas y conocidas de tres paredes perpendiculares (generalmente en el centro del techo y dos paredes perpendiculares). Este enfoque se ha caracterizado y verificado experimentalmente, tratando de maximizar la zona de cobertura, al menos para los tamaños típicos en la mayoría de las salas y espacios públicos. El segundo bloque trata de varios métodos de fusión, para obtener la posición final estimada del receptor móvil existente dentro del espacio de posicionamiento, suponiendo un bajo error acumulativo, después de fusionar los resultados particulares de cada unidad de baliza. Se han presentado e implementado dos formas de fusión: la fusión de acoplamiento loosely y la de acoplamiento tightly. Para el método de acoplamiento débil se han aplicado tres algoritmos: el algoritmo de fusión de la Estimación de Máxima Verosimilitud (MLE), el Filtro Lineal de Kalman (LKF) y el Filtro Adaptativo de Kalman (AKF). Estos algoritmos fusionan las posiciones obtenidas de los diversos ULPSs para obtener una posición final más precisa. En cuanto a los métodos de fusión fuertemente acoplados, también se han aplicado tres algoritmos, que se basan en: el Filtro de Kalman Extendido (EKF) para un solo ULPS; tres EKF para los tres ULPSs independientes; y finalmente un solo EKF para los tres ULPSs. Por otra parte, el tercer bloque propone una arquitectura preliminar SoC basada en un dispositivo FPGA para la etapa receptora, de manera que pueda ser desplegada a bordo de un objetivo móvil (personas, robot, dron, smartphones, etc.). La arquitectura implica un periférico de hardware específico, conectado al procesador, que se encarga de implementar el procesamiento de bajo nivel de las señales ultrasónicas (en particular una demodulación BPSK y una detección de transmisiones codificadas con secuencias Kasami). Por último, todas las propuestas mencionadas se han verificado mediante simulaciones y pruebas experimentales, lo que ha contribuido al diseño y la mejora de los LPS ultrasónicos, así como a la implantación de estos sistemas en varios entornos reales. Las simulaciones y pruebas experimentales han sido satisfactorias, logrando una precisión de posicionamiento en el rango de centímetros en la zona en que se dispone de las coberturas de las tres unidades de baliza ultrasónicas, mientras que está en el rango de decímetros cuando falta la cobertura de una o más unidades de baliza. En particular, se han considerado dos entornos experimentales diferentes: un pequeño volumen con muchos muebles (Lab), y un volumen grande y vacío (Hall); se han realizado pruebas en puntos distribuidos en el entorno para considerar los casos de interés.