User localization in air-to-ground communication based on OTFS modulation

In the last few years the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), more commonly known as drones, has increased exponentially in public safety applications. Among other usages, they can be apply in rescue situations to search lost people after a terrorist attack or natural disasters. In this thesis the specific case of the use of UAVs for the rescue of people lost under an avalanche, will be study. The main challenges are the presence of a layer of snow that covers the mobile, in which the signal travels in a different way with respect to free space; the presence of some rubble, built with many materials, that surround the area and create strong multi-path; the Doppler effect caused by the moving drone. The main goals of the work are: provide a connection between the mobile and the base station, installed in the UAV; find the position of the user, through ranging and localization algorithms. Thanks to a ray tracing simulator, called “Wireless InSite”, and many post-processing MATLAB tools, the channel is analyzed considering path loss, slow fading and fast fading effects. A new modulation scheme, called OTFS (Orthogonal Time Frequency Space), is applied, with 5G numerology, to deal with the multi-path and Doppler effects, to localize the mobile. For that purpose, a time of arrival ranging algorithm evaluates the distance between the user and each point touched in the UAV's trajectory. A least square trilateration model assesses the position of the mobile, considering the minimum error between multiple positions. Finally an optimal speed for the drone is found, as a trade off between the accuracy of the ranging/localization algorithms and the power consumed by the drone to reach and keep a particular speed during the trajectory.

Negli ultimi anni l'uso di APR (Aeromobile a Pilotaggio Remoto), più comunemente chiamati droni, è cresciuto esponenzialmente nel contesto della sicurezza pubblica. In particolare, vengono utilizzati in situazioni di pericolo, per cercare persone disperse a seguito di attacchi terroristici o disastri naturali. In questo lavoro di tesi viene studiato il caso specifico dell'uso di droni per localizzare persone sotto una valanga. Le sfide principali sono, quindi, la presenza di uno strato di neve nel quale il segnale si propaga in modo differente rispetto allo spazio libero; la presenza di macerie di materiali diversi che circondano l'area; l'effetto Doppler causato dal movimento del drone stesso. Lo scopo principale del lavoro è implementare una connessione stabile tra l'unità mobile e la base station, installata sul drone; localizzare l'utente attraverso algoritmi di ranging e trilaterazione. Grazie ad un software di ray tracing, chiamato "Wireless Insite", e post-processing MATLAB tools, il canale è analizzato, tenendo in considerazione l'attenuazione di segnale, ed effetti slow e fast fading. Un nuovo schema di modulazione, chiamato OTFS (Orthogonal Time Frequency Space), viene applicato, unitamente a 5G numerology, per contrastare multi-path ed effetto Doppler e localizzare l'utente. Un algoritmo basato su Time Of Arrival valuta la distanza tra utente ed ogni punto toccato dalla traiettoria del drone. Un algoritmo di trilaterazione ai minimi quadrati ipotizza la posizione del dispositivo, considerando l'errore minimo tra diverse posizioni. Infine, viene valutata la velocità ottima per il drone, come compromesso tra l'accuratezza negli algoritmi di ranging/trilaterazione e la potenza consumata per raggiungere e mantenere una particolare velocità durante il volo.