Por qué el GPS no funciona bajo tierra

Cualquiera que haya bajado a un andén con el móvil en la mano lo ha visto: el punto azul del mapa se queda quieto, empieza a saltar o desaparece. Es un fastidio menor cuando buscas una salida. Es un problema serio cuando de eso depende saber dónde está el equipo de vigilancia que tiene que atender una incidencia.

Este artículo explica qué ocurre exactamente, por qué el problema es peor de lo que parece y qué alternativas hay.

Un cronómetro a veinte mil kilómetros

El GPS —y sus equivalentes Galileo, GLONASS o BeiDou— no es un sistema de posicionamiento, es un sistema de cronometraje. Cada satélite emite continuamente una señal que dice, en esencia, «soy el satélite número tal y esto lo emití en este instante exacto». El receptor compara ese instante con su propio reloj, calcula cuánto ha tardado la señal en llegar, lo multiplica por la velocidad de la luz y obtiene una distancia. Con cuatro satélites a la vista, resuelve un sistema de ecuaciones y sabe dónde está.

Todo depende de una condición: ver los satélites. Y ahí está el problema, porque esas señales llegan a la superficie terrestre con una potencia ridícula, del orden de −130 dBm. Son señales que ya han recorrido veinte mil kilómetros y que llegan más débiles que el ruido térmico de fondo del propio receptor. El truco que hace funcionar el GPS es que la señal está codificada de forma que se puede recuperar por correlación aun estando enterrada en ruido.

Pero ese truco tiene un límite. Un techo de hormigón armado atenúa la señal entre 20 y 30 dB. Dos plantas bajo tierra, con vigas metálicas y una estructura de estación por medio, la atenúan tanto que ya no hay nada que correlacionar.

Lo que hace el teléfono cuando se queda sin satélites

Aquí viene la parte que más daño hace en un entorno operativo, y que rara vez se explica.

El teléfono no dice «no sé dónde estoy». Sigue devolviendo una posición. Lo hace porque el sistema operativo combina varias fuentes y, cuando el GPS deja de aportar, se apoya en las que quedan:

• La última posición conocida, que puede ser de hace diez minutos y de la entrada de la estación.
• La red de telefonía móvil, triangulando por celda. Con errores que en entorno urbano denso pueden ser de cientos de metros.
• Bases de datos de redes Wi-Fi visibles, que ubican el dispositivo según qué puntos de acceso detecta. Bajo tierra suelen ser puntos de acceso de la propia estación, que en esas bases de datos figuran mal o no figuran.

El resultado es una posición plausible, presentada con la misma apariencia que una posición buena. Y ese es el problema real: un centro de control que ve un punto en un mapa no tiene forma de saber si ese punto vale algo.

Si un sistema te dice que tu agente está en el vestíbulo cuando en realidad está en el andén de sentido contrario, has tomado una decisión sobre datos falsos, y con más confianza que si no hubieras tenido dato ninguno.

Las alternativas, ordenadas por lo que cuestan

Cuando el satélite no llega, hay que medir contra algo que sí esté ahí abajo. Las opciones se reducen a cuatro familias, y la diferencia entre ellas no es tanto de precisión como de infraestructura que exigen.

Balizas UWB

La banda ultraancha es la referencia en precisión: entre 10 y 30 centímetros en condiciones razonables. Funciona midiendo tiempo de vuelo con pulsos muy cortos, lo que la hace bastante inmune al multitrayecto.

El precio es la infraestructura. Hacen falta anclas cableadas y alimentadas, distribuidas por todas las zonas que se quieran cubrir, y una etiqueta activa en cada persona u objeto que se quiera localizar. En un almacén o en una fábrica es asumible. En una red de metro en explotación significa proyecto de obra, permisos, trabajo en ventana nocturna y meses de calendario.

Bluetooth con ángulo de llegada

El BLE con AoA rebaja el coste por punto respecto a UWB y ofrece precisiones submétricas. Sigue necesitando locators instalados por zona y sigue necesitando una etiqueta o un dispositivo emisor en la persona.

Wi-Fi por potencia de señal (RSSI)

Esta es la opción que no requiere hardware nuevo, y por eso lleva veinte años intentándose. La idea es estimar la distancia a cada punto de acceso según lo fuerte que llegue su señal.

El problema es que la potencia recibida depende de demasiadas cosas que no son la distancia: el modelo de teléfono, la orientación de la antena, si el aparato va en la mano o en el bolsillo, cuánta gente hay alrededor y qué obstáculos hay en medio. Dos teléfonos distintos en el mismo punto pueden dar lecturas muy diferentes. Para compensarlo hay que hacer fingerprinting: recorrer el recinto entero tomando muestras y construir un mapa de radio. Que hay que rehacer cada vez que se mueve un punto de acceso o se cambia el mobiliario.

Los errores típicos se cuentan en decenas de metros. En una estación, eso no distingue ni la planta.

Wi-Fi por tiempo de vuelo (RTT/FTM)

Es la que cambia el planteamiento. Desde 2016, el estándar IEEE 802.11mc incorpora el protocolo FTM (Fine Timing Measurement), que permite a un terminal y a un punto de acceso intercambiar una ráfaga de tramas y medir el tiempo de ida y vuelta con precisión de nanosegundos.

Como la señal viaja a la velocidad de la luz, ese tiempo es una distancia. Y a diferencia del RSSI, el tiempo no depende de cómo sujetes el teléfono.

Lo importante para un operador de transporte: no hace falta instalar nada. Los puntos de acceso ya están montados en las estaciones —se desplegaron para dar servicio a viajeros o para uso interno— y muchos de ellos solo necesitan que se les active la función. Y el dispositivo que mide es el teléfono corporativo que el agente ya lleva encima. Android expone esta capacidad de forma nativa desde Android 9.

Por qué la cifra realista es 5-10 metros, y no 1-2

La literatura académica reporta 1 o 2 metros de error para Wi-Fi RTT. Esa cifra es real, pero corresponde a condiciones de línea de visión directa: el terminal y el punto de acceso se ven sin nada en medio.

Un andén no es eso. Hay columnas, hay carteles metálicos, hay un tren parado que ocupa media estación y hay paredes paralelas que devuelven ecos. Cuando la señal no llega en línea recta sino rebotada —lo que se llama NLOS, sin línea de visión—, ha recorrido más camino del que hay en línea recta, así que la medida de tiempo sale mayor y el sistema cree que estás más lejos de lo que estás.

Y el error no es aleatorio: es sesgado. Siempre hacia el mismo lado, nunca compensándose entre medidas.

Por eso un sistema serio para este entorno no puede quedarse en la medida cruda. Necesita tres capas más:

1. Detectar las medidas malas. El perfil de una señal rebotada tiene rasgos identificables. Esas medidas se marcan y pierden peso, en lugar de entrar en el cálculo como si fueran buenas.
2. Filtrar con memoria. Un filtro probabilístico arrastra el estado anterior, de modo que un pico aislado no teletransporta a nadie treinta metros.
3. Usar el plano. Y esta es la más potente de las tres.

El plano de la estación es información gratis

Un sistema de localización genérico trata el espacio como una superficie continua donde el usuario puede estar en cualquier punto. Una estación de metro no se parece nada a eso: es un grafo estrecho y muy restringido. Andén, vestíbulo, pasillo de correspondencia, escalera, túnel. La gente no atraviesa muros ni camina por la vía.

Meter esa restricción dentro del estimador —lo que en navegación se llama map-matching— tiene un efecto que sorprende la primera vez que se ve: el error operativo acaba siendo menor que el error geométrico de las medidas individuales. Aunque una medida concreta falle por doce metros, si esos doce metros apuntan hacia dentro de un muro, el sistema sabe que la posición no puede ser esa y la corrige hacia el espacio transitable más probable.

Con las tres capas aplicadas, 5 a 10 metros en estación es una cifra que aguanta una campaña de medición. Y en la topología de un andén, cinco metros separan andén de vestíbulo y diez separan un sentido de circulación del otro.

Entonces, ¿5-10 metros sirve para algo?

Depende de para qué. Para guiar un robot por un almacén, no. Para coordinar una incidencia en una estación, sobra.

Nadie en un centro de control necesita saber sobre qué baldosa está su agente. Necesita saber a qué punto mandar el apoyo, por qué acceso entra y cuál de los equipos disponibles llega antes. Para eso, la diferencia entre saber la zona y no saber nada es enorme; la diferencia entre siete metros y setenta centímetros, irrelevante.

Y hay una segunda mitad del problema que la precisión fina tampoco resuelve: reconstruir después qué pasó. Quién llegó primero, cuánto tardó, por dónde entró. Sin registro, eso es la palabra de cada uno.

Para seguir leyendo

En Localización indoor con Wi-Fi RTT está la explicación técnica completa: el protocolo FTM, la detección de NLOS, el ajuste al plano y la hoja de ruta hacia IEEE 802.11az.

Referencias

• Dai, J., Wang, M., Wu, B., Shen, J. y Wang, X. (2023). A survey of latest Wi-Fi assisted indoor positioning on different principles. Sensors, 23(18), 7961.
• Cao, H. et al. (2024). LOS compensation and trusted NLOS recognition assisted WiFi RTT indoor positioning algorithm. Expert Systems with Applications, 243, 122867.
• Android Open Source Project (2025). Wi-Fi RTT (IEEE 802.11mc, IEEE 802.11az).