Integration of unmanned aerial vehicles into the national airspace

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) need to ``see and be seen” by manned aircrafts for their safe operation. For this purpose, using available Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) for all UAVs will not only saturate the 1090 MHz spectrum but will also be a costly solution. To mitigate these issues, we propose a Ground Based Sense and Avoid (GBSAA) system to enable coexistence of low altitude UAVs and ADS-B enabled flying vehicles (FVs), i.e., manned aircraft, avoiding collisions. UAVs transmit their location information via a cellular technology to cloud and GBSAA base station accesses the aggregated information to send it to the ADS-B enabled FVs via ADS-B technology. In this work, we have performed analytical and simulation studies to investigate the ADS-B message collision probability for different network parameters such as number of UAVs and ADS-B enabled FVs. Our study shows that for a collision probability of 0.1 with the lowest ADS-B update interval, GBSAA system can support approximately 10 times more number of UAVs than ADS-B only system. The GBSAA system provides a tremendous potential to integrate UAVs into airspace in a scalable manner.In the integration of the UAVs into the National Airspace (NA) with GBSAA, localization of UAVs plays an important part. Since UAVs are needed to be connected to the cellular networks, it is possible to use cellular networks for the localization of the UAVs. Due to the random variation in channel conditions for different heights of the UAV to the surrounding base stations (BSs), the UAV will face a mix of both detectable and non-detectable signal strengths. Analytical studies on localization performance like using Cramer-Rao lower bound (CRLB) usually require deterministic scenarios. This is not true in general where the localization signals experience interference from the surrounding BSs. In this thesis, we develop a tractable approach to obtain an easy to use expression for calculating probability of successfully detecting some minimum number of BSs. Though this metric is independent of the localization technique (like TOA, TDOA, AOA, or hybrid), it is closely related to their localization performance. Each technique has a different BS connection requirements for the unambiguous localization of a device. We analyze a hexagonal network for calculating the probability of successfully detecting a minimum number of BSs. The BS coordination for mitigating the interference is also incorporated in the proposed analysis.

I veicoli aerei senza equipaggio (UAVs) hanno bisogno di "vedere ed essere visti" dai velivoli con equipaggio per la sicurezza delle operazioni. Per questo motivo, usando Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) per tutti gli UAVs non solo saturerebbe la banda 1090 MHz ma sarebbe una soluzione costosa. Per mitigare questi problemi, proponiamo un sistema ground-based sense and avoid (GBSAA) per consentire la coesistenza di UAVs a bassa altitudine e velivoli ADS-B, cioè i velivoli con equipaggio, per evitare collisioni. UAVs trasmettono la loro posizione via tecnologia cellular al cloud, e le GBSAA base station ricevono l'informazione aggregata per mandarla ai velivoli ADS-B enabled con tecnologia ADS-B. Abbiamo condotto studi analitici e di simulazione per studiare la probabilità di collisione del messaggio ADS-B per diversi parametri di rete come il numero di UAV e velivoli ADS-B enabled. Il nostro studio mostra che per una probabilità di collisione di 0,1 con l'intervallo di update ADS-B più basso, il sistema GBSAA può supportare circa 10 volte più UAVs rispetto al solo sistema ADS-B. Il sistema GBSAA offre un enorme potenziale per integrare gli UAV nello spazio aereo in modo scalabile.Nell'integrazione degli UAV nello spazio aereo nazionale con GBSAA, la localizzazione degli UAV è una parte importante. Poiché gli UAV sono necessari per essere connessi alle reti cellulari, è possibile utilizzare le reti cellulari per la localizzazione degli UAV. A causa della variazione casuale delle condizioni del canale al variare dell'altezza degli UAVs rispetto alle base station circostanti (BS), l'UAV affronterà un mix di intensità di segnale rilevabili e non rilevabili. Studi analitici sulle prestazioni di localizzazione come l'uso del limite inferiore di Cramer-Rao (CRLB) di solito richiedono segnali di posizionamento non casuale deterministici. Questo non è vero in generale quando i segnali di localizzazione subiscono interferenze dalle base station circostanti. In questa tesi, sviluppiamo l'approccio flessibile per ottenere un'espressione facile da usare per calcolare la probabilità di rilevare con successo un numero minimo di base station. Tuttavia questa metrica è indipendente dalla tecnica di localizzazione (come TOA, TDOA, AOA o ibrido), ma è strettamente correlata alla loro performance di localizzazione. Ogni tecnica ha requisiti di connessione alla base station diversi per la localizzazione non ambigua di un dispositivo. Analizziamo una rete esagonale per calcolare la probabilità di rilevare con successo un numero minimo di BS. Il coordinamento BS per mitigare l'interferenza è anche incorporato nell'analisi proposta.