GNSS signal detection based on first-order absolute statistics

Aquest projecte es centra principalment en el detector no coherent d’un GPS. Per tal de caracteritzar el procés de detecció d’un receptor, es necessita conèixer l’estadística implicada. Pel cas dels detectors no coherents convencionals, l’estadística de segon ordre intervé plenament. Les prestacions que ens dóna l’estadística de segon ordre, plasmada en la ROC, són prou bons tot i que en diferents situacions poden no ser els millors. Aquest projecte intenta reproduir el procés de detecció mitjançant l’estadística de primer ordre com a alternativa a la ja coneguda i implementada estadística de segon ordre. Per tal d’aconseguir-ho, s’usen expressions basades en el Teorema Central del Límit i de les sèries Edgeworth com a bones aproximacions. Finalment, tant l’estadística convencional com l’estadística proposada són comparades, en termes de la ROC, per tal de determinar quin detector no coherent ofereix millor prestacions en cada situació.

Este proyecto se centra básicamente en el receptor no coherente de un GPS. Con tal de caracterizar el proceso de detección de un receptor, es necesario conocer la estadística implicada. En el caso de los detectores no coherentes convencionales, la estadística de segundo orden interviene plenamente. Los resultados que nos da esta estadística, plasmada en la curva ROC, son bastante satisfactorios aunque en distintos escenarios pueden no ser los mejores. Este proyecto intenta reproducir el proceso de detección mediante la estadística de primer orden como alternativa a la ya conocida e implementada estadística de segundo orden. Con tal de conseguirlo, se van a usar expresiones basadas en el Teorema Central del Límite y de las series Edgeworth como aproximaciones fiables. Finalmente, tanto la estadística propuesta como la estadística convencional son comparadas, en términos de la curva ROC, con tal de determinar cual detector no coherente ofrece mejores prestaciones en cada situación.

This project focuses in GPS noncoherent detectors. In order characterize detection metrics from a receiver, statistics are demanded to be known. For the case of conventional noncoherent detectors, second-order statistics play an important role. The detection performance in terms of ROC curve gives satisfying results. However, using second-order statistics does not give the best performance in different environmental situations. This project tries to characterize detection metrics using first-order statistics as an alternative to conventional second-order statistics. To do so, some closed-form expressions based in the Central Limit Theorem and the Edgeworth series will be used as a good approximation. Finally, they are both compared to determine the best noncoherent detector for each situation.