Le interferenze rappresentano una delle minacce più urgenti per la navigazione satellitare. Possono interferire con i sistemi essenziali in tutto il mondo, causando significative perdite economiche. Le conseguenze delle interferenze sono di vasta portata, dalle interruzioni della mobilità e dei trasporti, all’impatto sulla sicurezza della navigazione aerea, fino a gravi implicazioni negli interventi di risposta alle emergenze.
Indice degli argomenti
Accrescere la resilienza
Attraverso i suoi diversi programmi di navigazione, l’Esa sta esplorando attivamente tecnologie innovative per aumentare la resilienza dei Global Navigation Satellite Systems (Gnss).
Al Paris Air Show, i rappresentanti dell’Agenzia spaziale europea e Leonardo hanno firmato un contratto per la ricerca e lo sviluppo di tecniche di machine learning (ML) per orientare gli array di antenne e bloccare i segnali indesiderati. Il progetto sarà sviluppato nell’ambito del Navigation Innovation Support Programme (Navisp) dell’Esa.
Rafforzare l’impegno
“Combinando la nostra esperienza con le tecnologie avanzate di Leonardo, stiamo rafforzando il nostro impegno per una navigazione satellitare del futuro resiliente e resistente alle interferenze”, ha detto Marco Falcone, responsabile del Dipartimento di navigazione del futuro dell’Esa.
Tecnologia attuale
Le antenne convenzionali captano segnali da tutte le direzioni. Un’antenna Crpa (Controlled Reception Pattern Antennas) può concentrarsi sui segnali provenienti da satelliti specifici e ignorare i segnali o le interferenze provenienti da altre direzioni.
Questi tipi di antenne sono utilizzati nei ricevitori per la navigazione satellitare per bloccare segnali di disturbo e contraffazione. Si basano su un’elettronica che controlla il modo in cui regolano i loro pattern (un concetto noto come “beamforming”).
Antenne intelligenti
Su contratto con Navisp, Leonardo, insieme a Elt Group in qualità di subappaltatore, esplorerà la riduzione della distanza tra gli elementi dell’antenna per ridurre le dimensioni e il peso dell’array di antenne, e l’utilizzo del machine learning per determinare la migliore configurazione dell’antenna e regolarne le impostazioni più rapidamente. Questo approccio porterà ad antenne più piccole, intelligenti ed efficaci, particolarmente utili in ambienti con spazi limitati come gli aerei.
Studio degli algoritmi
Il progetto prevede l’identificazione dell’algoritmo più intelligente per il blocco del segnale, la costruzione e il test di un dimostratore di ricevitore in tempo reale basato sull’algoritmo selezionato e il confronto con antenne convenzionali più grandi.
L’obiettivo è raggiungere un Technology Readiness Level (Trl) pari a 4, fornendo una tecnologia testata in laboratorio entro la fine del progetto, in due anni.
Il progetto Navisp
Il programma Navisp sta valutando ogni tipo di idea intelligente sul futuro della navigazione e del posizionamento satellitare, della navigazione e della sincronizzazione: modi per migliorare la navigazione satellitare, sistemi di posizionamento alternativi e nuovi servizi e applicazioni di navigazione.
