Time difference of arrival positioning via single satellite tracking

Low Earth Orbit (LEO) communication constellations are emerging as a promising infrastructure not only for connectivity but also for opportunistic positioning. Their strong signals, rapid geometry variation, and wideband waveforms make them a valuable complement to traditional GNSS, especially in degraded environments. This thesis investigates a positioning framework that extracts Time Difference of Arrival (TDoA) measurements directly from communication-oriented LEO signals without requiring dedicated navigation payloads. A multi-burst estimation strategy is developed to recover delay evolution from OFDM bursts transmitted by a moving satellite. Phase information embedded in reference symbols is exploited to estimate delay and frequency trends, while a dedicated unwrapping procedure reconstructs a consistent global TDoA trajectory despite fractional-delay ambiguities. Atmospheric effects and clock desynchronization are explicitly modeled and largely mitigated through differential processing between consecutive bursts. The resulting measurements are fused within a Bayesian Gauss–Newton Maximum a Posteriori (MAP) positioning framework, where coarse prior knowledge of the user location provides physically grounded regularization. Numerical simulations show that the proposed approach achieves robust positioning under realistic noise and synchronization impairments. Compared with synchronization-aided methods, the differential multi-burst strategy reduces sensitivity to receiver clock errors while maintaining competitive accuracy. Overall, this work demonstrates that communication-centric LEO systems can support precise positioning through signal processing alone, outlining a practical path toward resilient opportunistic navigation in future non-terrestrial 6G networks.

Le costellazioni di satelliti in orbita bassa (LEO) stanno emergendo come infrastrutture promettenti non solo per la connettività, ma anche per il posizionamento opportunistico. L’elevata potenza ricevuta, la rapida variazione geometrica e l'elevato numero di satelliti osservabili le rendono un complemento naturale ai sistemi GNSS, soprattutto in ambienti degradati. Questa tesi studia un framework di posizionamento che estrae misure di Time Difference of Arrival (TDoA) direttamente da segnali di comunicazione LEO senza payload di navigazione dedicati. Viene sviluppata una strategia di stima multi-burst per ricostruire l’evoluzione del ritardo a partire da burst OFDM trasmessi da un satellite in movimento. L’informazione di fase contenuta nei simboli di riferimento viene sfruttata per stimare ritardo e variazione di frequenza, mentre una procedura di unwrapping consente di ottenere una traiettoria TDoA globale coerente nonostante le ambiguità frazionarie. Gli effetti atmosferici e la desincronizzazione degli orologi sono modellati esplicitamente e in larga parte attenuati tramite processamento differenziale tra burst consecutivi. Le misure risultanti vengono fuse in un algoritmo Gauss–Newton Maximum a Posteriori (MAP) in ambito bayesiano, dove una conoscenza a priori grossolana della posizione dell’utente fornisce una regolarizzazione fisicamente giustificata. Le simulazioni numeriche mostrano prestazioni robuste in presenza di rumore e imperfezioni di sincronizzazione realistiche. Rispetto a metodi assistiti da sincronizzazione, la strategia differenziale multi-burst riduce la sensibilità agli errori di clock mantenendo un’accuratezza competitiva. Il lavoro dimostra quindi che sistemi LEO orientati alla comunicazione possono supportare un posizionamento preciso tramite solo processamento del segnale, delineando un percorso verso sistemi di navigazione opportunistica resilienti per le future reti non terrestri 6G.