Granado Romero, Joaquín2025-02-062025-02-062024Castro Castro, F. (2024). Design of a VOR-based navigation application. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.https://hdl.handle.net/11441/168338Este trabajo presenta el desarrollo de una aplicación basada en Python que integra dos sistemas de ayuda a la navegación, VOR (Very High Frequency Omnidirectional Range) y GPS, para estimar el ángulo de rumbo del usuario o aeronave con respecto a cualquier estación VOR en España, según lo registrado en la Publicación de Información Aeronáutica (AIP). Aunque los sistemas VOR han sido fundamentales para la navegación aérea durante décadas, proporcionando información radial confiable con respecto a estaciones en tierra, el GPS se ha convertido en la tecnología predominante para la precisión posicional debido a su cobertura global y precisión. La aplicación desarrollada utiliza una interfaz gráfica construida con Tkinter, diseñada para ser fácil de usar, permitiendo a los usuarios ingresar parámetros, seleccionar la fuente de datos de navegación (VOR o GPS), y visualizar estimaciones del rumbo en tiempo real. La aplicación soporta varios modos, incluyendo un modo de depuración para verificar el procesamiento de señales y un modo en tiempo real para su uso en entornos operacionales. El algoritmo de procesamiento de señales VOR, previamente desarrollado en el proyecto "Procesado y Análisis de Señales de Navegación VOR", ha sido integrado en esta aplicación y mejorado para aumentar su precisión. Además, se ha implementado un nuevo algoritmo para la estimación del rumbo basado en GPS. Para optimizar la fusión de datos de ambos sistemas, se ha introducido un filtro de Kalman, que refina las estimaciones del rumbo al reducir el efecto del ruido y priorizar los datos más confiables del GPS, manteniendo los beneficios del VOR como redundancia. Las pruebas de campo de la aplicación demostraron que los resultados basados en GPS lograron una alta precisión, con errores angulares alrededor de décimas de grado, superando incluso los valores cartográficos de referencia utilizados para la validación. En contraste, el rendimiento en el modo sólo VOR o en tiempo real sin el filtro de Kalman fue menos confiable, particularmente debido a las limitaciones del dispositivo RTL-SDR utilizado para la captura de señales. A pesar de estas limitaciones, el uso del VOR sigue siendo relevante como respaldo en caso de interferencias o interrupciones de la señal GPS, ofreciendo un nivel de precisión aceptable. Este trabajo resalta la importancia de combinar la tecnología moderna de GPS con los sistemas tradicionales de VOR y presenta una herramienta versátil para futuras aplicaciones de navegación aeronáutica.This work presents the development of a Python-based application that integrates two navigation aid systems, VOR (Very High Frequency Omnidirectional Range) and GPS (Global Positioning System), to estimate the bearing of the user or aircraft relative to any VOR station in Spain, as listed in the Aeronautical Information Publication (AIP). While VOR systems have been fundamental to air navigation for decades, offering reliable radial information relative to ground stations, GPS has become the predominant technology for positional accuracy due to its global coverage and precision. The application developed uses a graphical interface built with Tkinter, designed for ease of use, enabling users to input parameters, select the source of navigation data (VOR or GPS), and view bearing estimates in real-time. The application supports multiple modes, including a debug mode for verifying signal processing and a real-time mode for use in operational environments. The VOR signal processing algorithm, previously developed in the project "Processing and Analysis of VOR Navigation Signals," has been integrated into this application and enhanced to improve its accuracy. Additionally, a new algorithm for GPS-based bearing estimation has been implemented. To optimize the fusion of data from both systems, a Kalman filter has been introduced, which refines the bearing estimates by reducing the effect of noise and prioritizing the more reliable GPS data while retaining the benefits of VOR for redundancy. Field testing of the application demonstrated that the GPS-based results achieved high precision, with angular errors within tenths of a degree, proving superior even to the cartographic reference values used for validation. In contrast, the performance in VOR-only mode or in real-time without the Kalman filter was less reliable, particularly due to the limitations of the RTL-SDR device used for signal capture. Despite these limitations, the use of VOR remains relevant as a backup in the event of GPS signal jamming or interruptions, offering an acceptable level of accuracy. This work highlights the importance of combining modern GPS technology with traditional VOR systems and presents a versatile tool for future aeronautical navigation applications.application/pdf136 p.engAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/VORGPSRTL-SDRFiltro de KalmanPythonAplicaciónTkinterDesarrolloProgramaciónRumboinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess