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dc.contributor.advisorAlves, Daniele Barroca Marra [UNESP]
dc.contributor.authorSantos, Viviane Aparecida dos
dc.date.accessioned2020-06-05T20:57:12Z
dc.date.available2020-06-05T20:57:12Z
dc.date.issued2020-03-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/192728
dc.description.abstractUma das principais fontes de erro sistemático no posicionamento pelo GNSS (Global Navigation Satellite System) é a ionosfera, a qual está relacionada ao conteúdo total de elétrons (TEC - Total Electron Content). O TEC por sua vez é influenciado por diversas variáveis, entre elas os ciclos solares, época do ano, hora local, localização geográfica, atividade geomagnética, além de irregularidades. Com o intuito de minimizar os efeitos causados pela ionosfera vários modelos têm sido desenvolvidos. Os GIMs (Global Ionospheric Maps) são um exemplo, disponibilizados por diversos centros, como o CODE (Center for Orbit Determination in Europe) o qual tem maior concentração de estações na Europa e sua precisão varia de acordo com o número de estações, a região do globo, o período dos dados, além de outros fatores. Por isso a precisão dos GIMs pode variar de 2 a 8 TECU (TEC Unit). Mas, devido sua característica global, apenas parte dos erros ionosféricos são reduzidos quando empregados para fins de posicionamento. Portanto, nessa pesquisa, foram utilizados dados da RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS), do IGS e da RAMSAC (Red Argentina de Monitoreo Satelital Contínuo) durante o período de baixa e de alta intensidade de elétrons, no ciclo solar 24, a fim de gerar mapas ionosféricos por meio do software científico Bernese 5.2: MIBB (Mapa Ionosférico Brasileiro a partir do Bernese). Após a geração dos MIBBs, os mesmos puderam ser comparados com os disponibilizados pelo CODE, já que esse centro também utiliza o Bernese para obter os dados de ionosfera no formato IONEX (IONosphere map Exchange format). A diferença média encontrada entre os IONEX foi de aproximadamente 3 TECU e de 7 TECU, no período de baixa e alta atividade ionosférica, respectivamente. Além disso, foi realizado o posicionamento por ponto pós-processado por meio da ferramenta RTKLIB, aplicando o IONEX do CODE e o MIBB, em dois dias no período de alta e baixa atividade ionosférica, os quais foram os que apresentaram maior e menor diferença quando se comparou os valores de VTEC dos IONEX. De acordo com os resultados obtidos, as diferenças de discrepâncias não apresentaram um comportamento padrão entre os modelos. Enquanto que em relação às diferenças de desvios padrão, os MIBBs apresentaram os menores valores para os dias analisados. Foi possível comparar também os valores de DCBs (Differential Code Bias) obtidos com os MIBBs com os disponibilizados pelo CODE das estações pertencentes à rede IGS, que foram utilizadas na geração dos mapas ionosféricos. A diferença média entre os valores de DCBs foi de aproximadamente 1,70 ns.pt
dc.description.abstractThe ionosphere is one of the main sources of systematic errors in GNSS (Global Navigation Satellite System), and is directly related to the TEC (Total Electron Content). The TEC is influenced by several variables: solar cycle, time of the year, local time, geographic position, geomagnetic activity, and other irregularities. In order to minimize the effects caused by the ionosphere different models have been developed, among them we can highlight the GIMs (Global Ionospheric Maps). They are provided by several centers, such as CODE (Center for Orbit Determination in Europe). In general, the accuracy of models varies with the number of stations, the region of the globe, the data period, and other factors. According to some authors, the GIMs’ accuracy can go from 2 to 8 TECU (TEC Unit). However, due to its global characteristic, few parts of the ionospheric errors are reduced when employed for positioning purposes. In this sense, we propose a strategy that combines data derived from RBMC (Brazilian Network for Continuous Monitoring of GNSS), IGS (International GNSS Service) and RAMSAC (Red Argentina de Monitoreo Satelital Contínuo) to generate a regional ionospheric map using Bernese 5.2 software. The ionospheric maps generated by proposed strategy are called Brazilian Ionospheric Map from Bernese (Mapa Ionosférico Brasileiro a partir do Bernese - MIBB). In the conducted experiments we used GNSS data derived from low and high electron intensity periods, in the solar cycle 24. A comparative analysis was performed from the generated IONEX (IONosphere map Exchange format) and the map available by CODE. In both cases, Bernese software was applied to obtain ionospheric data in IONEX format. The average difference found between the IONEXs was approximately 3 and 7 TECU for low and high ionospheric activity periods, respectively. In addition, post-processed point positioning was performed using the RTKlib tool for two days that showed the biggest differences. According to the results obtained, the differences in discrepancies showed a non-standard behavior between the models. In relation to the differences in standard deviations, the MIBBs presented the lowest values for the days analyzed. Additionally, it was also compared the values of DCBs (Differential Code Bias) for IGS’ stations obtained by MIBBs with those made available by CODE . The average difference between the DCB values was approximately 1.70 ns.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.subjectIonosferapt
dc.subjectGNSSpt
dc.subjectMapa Regional Ionosféricopt
dc.titleUso de dados de redes GNSS ativas para a geração de mapas regionais ionosféricospt
dc.title.alternativeUse of active GNSS network data for generation of regional ionospheric mapsen
dc.typeDissertação de mestrado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 001pt
unesp.graduateProgramCiências Cartográficas - FCTpt
unesp.knowledgeAreaGeociências e meio ambientept
unesp.researchAreaPosicionamento e sensoriamento remoto geodésicopt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Presidente Prudentept
unesp.embargoOnlinept
dc.identifier.aleph000931598pt
dc.identifier.capes33004129043P0
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
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