UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA CÂMPUS DE PRESIDENTE PRUDENTE FACULDADE DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas Bruno César Vani Análise da Cintilação Ionosférica no Brasil empregando GNSS e Técnicas de Mineração e Visualização de Dados DISSERTAÇÃO Presidente Prudente 2014 Bruno César Vani Análise da Cintilação Ionosférica no Brasil empregando GNSS e Técnicas de Mineração e Visualização de Dados Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Campus de Presidente Pru- dente, para obtenção do t́ıtulo de Mestre em Ciências Cartográficas. Orientador: Prof. Dr. Milton Hirokazu Shimabukuro Co-orientador: Prof. Dr. João Francisco Galera Monico Presidente Prudente 2014 FICHA CATALOGRÁFICA DADOS CURRICULARES Bruno César Vani Nascimento: 14/08/1987 em Regente Feijó/SP. Filiação: Jorge Henrique Vani e Lucimar Santana Vani 2006-2011: Curso de Graduação Bacharelado em Ciência da Computação Faculdade de Ciências e Tecnologia - UNESP 2012: Curso de Pós-Graduação Mestrando no Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas Faculdade de Ciências e Tecnologia - UNESP Agradecimentos Agradeço primeiramente a Deus, pela oportunidade. Ao orientador Prof. Dr. Milton Hirokazu Shimabukuro e ao co-orientador Prof. Dr. João Francisco Galera Monico, pela confiança e incentivo. Aos amigos do Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas. A todos os funcionários e colaboradores da FCT/UNESP. À minha famı́lia, pela paciência e compreensão. Resumo Cintilações ionosféricas são rápidas variações na amplitude e/ou fase de um sinal de rádio ao se propagar por irregularidades na densidade de elétrons na ionosfera. Este fenômeno prejudica a acurácia dos Sistemas Globais de Navegação por Satélite (Global Navigation Satellite Systems - GNSS), já que podem acarretar, dentre outros aspectos, que o receptor perca a sintonia com um ou mais satélites durante o rastreio do sinal. A ocorrência e a intensidade de cintilações ionosféricas variam de acordo com vários fatores, tais como a atividade solar, época do ano, região no globo terrestre e horário local. Em peŕıodos de máxima atividade solar, os efeitos da cintilação ionosférica são ainda mais intensos, principalmente em regiões equatoriais como o Brasil. Estações GNSS de moni- toramento cont́ınuo da ionosfera foram instaladas no território brasileiro desde fevereiro de 2011 através de projetos que contam com a cooperação de diversas instituições da Eu- ropa e do Brasil, dentre as quais está inserida a Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Estas estações con- tam com receptores capazes de fornecer ı́ndices de cintilação ionosférica e métricas sobre os sinais recebidos, os quais são denominados Ionospheric Scintillation Monitor Recei- vers (ISMR). Com a infraestrutura de monitoramento dispońıvel, mais de dez milhões de observações de monitoramento são obtidas diariamente. Extrair informações relevantes em meio a esta grande quantidade de dados pode-se tornar um processo árduo. Neste contexto, nesta pesquisa foi investigado o uso de técnicas de mineração e visualização de dados visando estender as possibilidades de análise do comportamento da cintilação ionosférica no Brasil, além de seus efeitos no posicionamento GNSS. Uma ferramenta para exploração e análise dos dados – denominada ISMR Query Tool – foi desenvolvida utili- zando estas técnicas. Tal ferramenta foi disponibilizada à comunidade cient́ıfica através da Internet, constituindo uma infraestrutura de análise que complementa a infraestrutura de monitoramento. Nesta dissertação, são apresentadas as caracteŕısticas e potencialida- des das técnicas implementadas, bem como experimentos e análises dos resultados pela aplicação das mesmas, os quais contribúıram na análise do comportamento e na avaliação dos impactos da cintilação ionosférica no Brasil. São avaliados aspectos como as varia- ções espaciais, temporais e caracteŕısticas peculiares das cintilações, bem como os efeitos causados no posicionamento GNSS. Palavras-chave: Cintilação Ionosférica. Posicionamento GNSS. Mineração e Visua- lização de Dados. Abstract Ionospheric scintillations are rapid variations on amplitude and/or phase of a radio signal as it passes through irregularities on electron density on the ionosphere. This phenomenum decrease the accuracy of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) once can lead to, among other aspects, that receiver lose the lock of one or more satellites during signal tracking. The occurence and intensity of ionospheric scintillations change according to several factors like solar activity, epoch in the year, geographic location and local time. During high solar activity the effects are more intense mainly at equatorial regions like Brazil. GNSS monitoring stations were deployed on Brazilian territory since February 2011 through projects of cooperation of several institutions of Europe and Bra- zil, among is inserted the Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Receivers installed at these stati- ons provide scintillation indexes and signal metrics for each satellite tracked, so called Ionospheric Scintillation Monitor Receivers (ISMR). With the monitoring infrastructure, more than ten million monitoring observations are obtained daily. Extract relevant infor- mation in this big amount of data can be a hard process. In this context, this research investigated the usage of data mining and data visualization techniques in order to extend the possibilities of analyzing the scintillations in Brazil and its effects on GNSS positi- oning. A software for data exploration and analysis – named ISMR Query Tool – was developed by using these techniques. This software was available to scientific community through Internet, constituting an analysis infrastructure that complements the monito- ring infrastructure. On this master thesis, the main features and potential applications of the implemented techniques, as well as experiments and analysis by its applications are presented, which contribute on the analysis and evaluation of the impact of scintillations in Brazil. General aspects are evaluated, like variation on time and space and peculiar features of scintillations, as well as effects on GNSS positioning. Keywords: Ionospheric Scintillation. GNSS Positioning. Data Mining and Visualiza- tion. Lista de Figuras 1 Configuração básica dos Satélites GPS. Fonte: Seeber (2003, p. 211). . . p. 23 2 Prinćıpio básico do posicionamento com GPS. Fonte: Seeber (2003, p 211). p. 24 3 Fotoionização. Fonte: Dal Poz (2010). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 32 4 Divisão da Ionosfera em Camadas. Fonte: Dal Poz (2010). . . . . . . . . p. 33 5 Manchas solares nos últimos 400 anos. Adaptado de Rohde (2012). . . . p. 36 6 Sunspot Number e Fluxo Solar. Fonte: National Oceanic and Atmosphe- ric Administration (NOAA) - Space Weather Prediction Center (2014). . p. 37 7 Sunspot Number observado e predito. Fonte: National Aeronautics and Space Administration (NASA) (2014). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 38 8 Variação dos pólos magnético e geomagnético no hemisfério Norte. Adap- tada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). . . . . . . p. 40 9 Equador geomagnético para o ano de referência de 2010. Adaptada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). . . . . . . . . . . . p. 40 10 Esquematização da cintilação nos sinais GNSS. Adaptado de Walter et al. (2010). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 43 11 Frequência de ocorrência de cintilação de acordo com a localização geo- gráfica. Adaptada de Kintner Jr., Humphreys e Hinks (2009). . . . . . . p. 44 12 Oval auroral sobre a América do Norte. Fonte: Skone e Hoyle (2005). . . p. 45 13 Distribuição global do ı́ndice S4 em 15 de Setembro de 2000 às 21h local. Fonte: Conker et al. (2003). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 48 14 Estações da Rede CANGIM. Fonte: Skone et al. (2005). . . . . . . . . . . p. 52 15 Exemplo de mapa disponibilizado pelo Projeto SCINTEC. Fonte: Insti- tuto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (2009). . . . . . . . . . . . p. 53 16 Estações da Rede CIGALA/CALIBRA. Fonte: Universidade Estadual Paulista - Campus Presidente Prudente (2013). . . . . . . . . . . . . . . p. 54 17 Fluxo diário atual das estações da Rede CIGALA/CALIBRA. . . . . . . p. 56 18 Exemplo doWBMod. Fonte: NorthWest Research Associates, Inc. (NWRA) (2011). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 57 19 Exemplos do GISM. Fonte: IEEA - Theoretical Studies in Electromag- netism (2010). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 59 20 Estação de monitoramento utilizada para a inferência dos parâmetros de atividade da ionosfera. Fonte: Mendonça, Monico e Motoki (2012). . . . p. 63 21 Índice S4, erro nas componentes Leste (E), Norte (N) e Vertical (H) em RTK. Fonte: Mendonça, Monico e Motoki (2012). . . . . . . . . . . . . . p. 64 22 Cintilação observada e erros obtidos em PPP. Fonte: Silva, Monico e Marques (2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 65 23 Comparação entre um disquete e um cartão Micro SD. . . . . . . . . . . p. 66 24 Quatro conjuntos de dados com caracteŕısticas divergentes, mas com pro- priedades estat́ısticas idênticas. Adaptado de Croarkin e Tobias (2012). . p. 67 25 Processo de Visualização. Adaptado de Ware (2012, p. 4). . . . . . . . . p. 70 26 Escopo da Anaĺıtica Visual. Adaptado de Keim et al. (2008b, p. 4). . . . p. 72 27 Ciclo do Processo Anaĺıtico-Visual. Traduzido de Keim et al. (2008a, p. 165). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 72 28 Escopo da Mineração de Dados. Traduzido de Han e Kamber (2006, p. 29). p. 73 29 Processo KDD incluindo a Mineração de Dados. Adaptado de Han e Kamber (2006, p. 6). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 74 30 Arquitetura geral de um Sistema de Mineração de Dados. Adaptado de Han e Kamber (2006, p. 8). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 75 31 Representação temporal através de gráficos de dispersão. Fonte: Rei- mann et al. (2008). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 78 32 Tentativa de representação de diversas séries na tela. Adaptada de Few (2008) e Ward, Grinstein e Keim (2010). . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 79 33 Formação dos horizon charts. Adaptada de Few (2008). . . . . . . . . . . p. 80 34 Formação dos horizon charts. Adaptada de Bostock (2012). . . . . . . . . p. 80 35 Representação de várias séries temporais com horizon charts. Fonte: Bostock (2012). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 81 36 Representação espaço-temporal com mapas e pixel-based. Fonte: Shima- bukuro et al. (2004). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 82 37 Calendar view representando a quantidade de funcionários dentro de uma empresa. Fonte: Wijk e Selow (1999). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 82 38 Redução de dimensionalidade com a técnica PAA. Adaptada de Lin et al. (2003). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 83 39 Conversão de uma série temporal em uma representação simbólica com SAX. Fonte: Lin et al. (2004). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 84 40 Aplicação de janelas deslizantes. Fonte: Lin et al. (2003). . . . . . . . . . p. 84 41 Visualização da representação SAX utilizando árvore. Fonte: Lin et al. (2004). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 85 42 Fluxo lógico dos dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 88 43 Exemplo de interface baseada em filtros da ISMR Query Tool. . . . . . . p. 89 44 Ciclo anaĺıtico-visual com visualização de séries temporais. . . . . . . . . p. 91 45 Comparações de ı́ndices observados por diferentes estações. . . . . . . . . p. 92 46 Identificação dos horários mais afetados pela cintilação em Março/2013. . p. 93 47 Visualização do ı́ndice S4 baseada em grids. . . . . . . . . . . . . . . . . p. 94 48 Visualização da média do ı́ndice S4 para cada dia e hora do dia (UTC) em um peŕıodo de dois meses para uma única estação. . . . . . . . . . . p. 95 49 Representação com pierce-points. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 95 50 Visualização de seis atributos para dois satélites através dos horizon-charts. p. 96 51 Exemplo de visão de calendário. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 96 52 Visualização dos resultados da técnica SAX. . . . . . . . . . . . . . . . . p. 98 53 Interação com os resultados da técnica SAX. . . . . . . . . . . . . . . . . p. 99 54 Índice S4 e resultante do erro posicional para um dia sem picos de cintilação.p. 102 55 Índice S4 e resultante do erro posicional para um dia com picos de cintilação.p. 103 56 Média diária do ı́ndice S4 - todas as estações. . . . . . . . . . . . . . . . p. 105 57 Desvio-padrão do ı́ndice S4 nos pierce points (máscara de elevação de 20o; grid com resolução de 1o; dados GPS do mês de Outubro de 2012). . p. 106 58 Desvio-padrão do ı́ndice S4 nos pierce points (máscara de elevação de 20o; grid com resolução de 1o; dados GPS do mês de Dezembro de 2013). p. 106 59 Horários mais afetados no mês de Outubro de 2012. . . . . . . . . . . . . p. 107 60 Estação PRU2 - variação dos horários mais afetados pela cintilação na última quinzena do mês de Outubro de 2012. . . . . . . . . . . . . . . . . p. 108 61 Média diária do ı́ndice S4 - estação PALM. . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 109 62 Média diária do ı́ndice S4 - estação PRU2. . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 109 63 Média diária do ı́ndice S4 - estação POAL. . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 110 64 Porcentagem mensal de cintilações moderadas a fortes (S4 > 0.3) - Es- tações PALM e PRU2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 111 65 Comportamento dos picos de ı́ndice S4 para a estação PRU1. . . . . . . . p. 113 66 Porcentagem de cintilações moderadas e fortes. Comparação entre GPS, GLONASS e Galileo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 115 67 Porcentagem média de cintilação moderada e alta para cada satélite GPS na frequência de transmissão L1, estação PRU1, ano de 2013. . . . . . . p. 116 68 Horários de rastreio do satélite GPS PRN 17 em diferentes épocas. . . . . p. 118 69 Porcentagem média de cintilação moderada e alta para cada satélite GLONASS na frequência de transmissão L1. . . . . . . . . . . . . . . . . p. 119 70 Comparação entre os ı́ndices S4 total e S4 corrigido na estação PRU2, ano de 2013. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 120 71 Porcentagem de cintilações moderadas e fortes considerando apenas sa- télites GPS do bloco II-F na estação PRU1, ano de 2013. . . . . . . . . . p. 120 72 Identificação de multicaminho na estação MAN2. . . . . . . . . . . . . . p. 121 73 Comparativo entre as estações MAN2 e PRU2. . . . . . . . . . . . . . . . p. 122 74 Estação MAN2 após a filtragem no parâmetro sigma ccd. . . . . . . . . . p. 123 75 Trajetória da solução posicional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 125 76 Índice S4 obtido na semana. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 125 77 Erros posicionais no processamento original e no processamento modificado.p. 126 78 Representação de ćırculos com raios proporcionais ao desvio-padrão re- sultante – Modo PPS, dia 14/11/2013 12:00 UTC. . . . . . . . . . . . . . p. 128 79 Análise comparativa entre a degradação no PPS e o ı́ndice S4. . . . . . . p. 128 Lista de Abreviaturas CALIBRA Countering GNSS high Accuracy applications Limitations due to Ionosphe- ric disturbances in BRAzil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 CANGIM Canadian GPS Network for Ionospheric Monitoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 CGM Corrected GeoMagnetic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 CIGALA Concept for Ionospheric Scintillation Mitigation for Professional GNSS in Latin America . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 DGPS Differential GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 DGRF/IGRF Definite/International Geomagnetic Reference Field . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 EDA Exploratory Data Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 ESA European Space Agency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 EUV Extreme Ultraviolet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 FCT Faculdade de Ciências e Tecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 GBAS Ground Based Augmentation System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 GEGE Grupo de Estudos em Geodésia Espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 GISM Global Ionospheric Scintillation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 GLONASS GLObal’naya NAvigatsionnaya Sputnikkovaya Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . 22 GNSS Global Navigation Satellite Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 GPS Global Positioning System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 IGS International GNSS Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 ISMR Ionospheric Scintillation Monitor Receiver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 KDD Knowledge Discovery from Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 NASA National Aeronautics and Space Administration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 NWRA Northwest Research Associates, Inc. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 PAA Piecewise Aggregation Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 PPP Posicionamento por Ponto Preciso. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 PPS Posicionamento por Ponto Simples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 RAIM Receiver Autonomous Integrity Monitoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 RBMC Rede Brasileira de Monitoramento Cont́ınuo dos Sistemas GNSS . . . . . 124 RTK Real Time Kinematic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 SAX Symbolic Aggregation Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 SBAS Space-Based Augmentation System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 SGBD Sistema Gerenciador de Banco de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 SNR Signal to Noise Ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 SSN Sunspot Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 TEC Total Electron Content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41 TECU TEC-Unit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 UNESP Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho . . . . . . . . . . . . . . . 20 Sumário 1 Introdução p. 18 1.1 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 19 1.2 Justificativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 20 1.3 Organização do Documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 20 2 Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS) p. 22 2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 22 2.1.1 Global Positioning System (GPS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 23 2.2 Observáveis GNSS e Efeitos Sistemáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 26 2.3 Métodos de Posicionamento GNSS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 29 3 Ionosfera e Cintilação Ionosférica p. 31 3.1 Ionosfera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 31 3.1.1 Divisão em Camadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 32 3.1.2 Influência da Atividade Solar na Ionosfera . . . . . . . . . . . . . p. 33 3.1.2.1 Ciclo Solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 35 3.1.2.2 Interação Solar-Terrestre . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 38 3.2 Latitude Geomagnética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 39 3.3 Atraso ionosférico e Conteúdo Total de Elétrons . . . . . . . . . . . . . . p. 41 3.4 Cintilação Ionosférica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 42 3.5 Estimativas de cintilação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 45 3.5.1 Cintilações de Amplitude e Índice S4 . . . . . . . . . . . . . . . . p. 46 3.5.2 Cintilações de Fase e ı́ndice Sigma-fi . . . . . . . . . . . . . . . . p. 49 3.6 Redes GNSS de Monitoramento Cont́ınuo da Ionosfera . . . . . . . . . . p. 51 3.6.1 Canadian GPS Network for Ionospheric Monitoring (CANGIM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 51 3.6.2 Projeto SCINTEC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 52 3.6.3 Rede CIGALA/CALIBRA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 53 3.7 Modelos de Cintilação Ionosférica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 56 3.7.1 WideBand MODel (WBMOD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 56 3.7.2 Global Ionospheric Scintillation Model (GISM) . . . . . . . . . . . p. 58 4 Influência da Cintilação Ionosférica no Posicionamento GNSS p. 60 4.0.3 Influência no Posicionamento Relativo . . . . . . . . . . . . . . . p. 62 4.0.4 Influência no Posicionamento por Ponto Preciso (PPP) . . . . . . p. 63 5 Visualização e Mineração de Dados p. 66 5.1 Visualização de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 68 5.1.1 O conceito de Visual Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 71 5.2 Mineração de Dados (Data Mining) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 73 5.2.1 Funcionalidades da Mineração de Dados . . . . . . . . . . . . . . p. 75 5.3 Técnicas de Mineração e Visualização de Dados . . . . . . . . . . . . . . p. 77 6 Concepção e desenvolvimento de uma ferramenta para mineração e visualização de dados: ISMR Query Tool p. 86 6.1 Da Infraestrutura de Monitoramento para a Infraestrutura de Análise . . p. 87 6.1.1 Recursos Implementados: Visualização e Mineração . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 88 6.1.1.1 Śıntese dos Recursos de Mineração e Visualização Im- plementados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 99 6.2 Inclusão do erro posicional como atributo na base de dados . . . . . . . . p. 100 7 Experimentos e Análises dos Resultados p. 104 7.1 Variações temporais e espaciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 104 7.2 Comparações envolvendo Constelações, Satélites, Índices e Frequências . p. 114 7.2.1 Comparação entre GPS, GLONASS e Galileo . . . . . . . . . . . p. 114 7.2.2 Comparação entre os Índices S4 Total e S4 Corrigido . . . . . . . p. 119 7.2.3 Comparação entre Frequências (L1, L2 e L5) . . . . . . . . . . . . p. 120 7.3 Avaliação em relação ao Multicaminho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 121 7.4 Experimento para mitigação dos efeitos da cintilação ionosférica no PPP p. 123 7.5 Experimento no PPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . p. 127 8 Conclusão p. 129 Referências p. 133 18 1 Introdução Os Sistemas Globais de Navegação por Satélite (Global Navigation Satellite Systems – GNSS) são constitúıdos por constelações de satélites que permitem, através da transmissão de sinais, determinar as coordenadas da antena de um receptor. Atualmente, pode-se destacar quatro constelações GNSS: a norte-americana GPS, a russa GLONASS, a europeia GALILEO e a chinesa Beidou/Compass, sendo que as duas últimas ainda estão em fase de implantação. Compõem também o GNSS os sistemas de complemento, como os baseados em satélites geoestacionários e em estações terrestres. Estes sistemas se tornaram indispensáveis para aplicações em diversas áreas. Como exemplo, pode-se citar a agricultura de precisão, na qual a tecnologia de posicionamento por satélite proporciona melhor qualidade e produção dos campos de plantio. Pode- se, também, citar a navegação, que ganha cada vez mais adeptos através de sistemas GNSS embutidos em receptores portáteis, celulares, véıculos, dentre outros. Destacam-se ainda o emprego do GNSS na Meteorologia (SAPUCCI; MACHADO; MONICO, 2009), Aeronomia (MUELLA et al., 2011), dentre outras áreas. A qualidade do posicionamento GNSS se degrada quando ocorre a cintilação ionosfé- rica, um fenômeno muito comum nas regiões equatoriais (aproximadamente 15o ao norte e ao sul do equador geomagnético (KLOBUCHAR, 1987)) e de baixas latitudes, portanto, também no Brasil. Esta pesquisa visou estender as possibilidades de análise do comportamento da cinti- lação ionosférica e seus efeitos no posicionamento GNSS. Foram utilizados dados providos por estações GNSS de monitoramento cont́ınuo da cintilação ionosférica, as quais estão distribúıdas pelo território brasileiro e disponibilizam observações de monitoramento a cada minuto. Estas estações fazem parte da Rede CIGALA/CALIBRA, cujos primeiros 19 receptores foram constitúıdos em fevereiro de 2011. Considerando a configuração da rede, tem-se mais de 10 milhões de observações a cada dia: são mais de 60 parâmetros, que incluem ı́ndices de cintilação ionosférica, parâmetros referentes à ionosfera e métricas sobre o sinal rastreado – os quais são obtidos para cada satélite a cada minuto. Cabe destacar que para o desenvolvimento de técnicas de mitigação de cintilação io- nosférica no posicionamento GNSS, deve-se buscar peŕıodos onde ela ocorreu, o que era dif́ıcil devido a grande quantidade de dados. Para a extração de informações relevan- tes em meio a este grande volume de dados, pode-se recorrer a técnicas de Mineração e Visualização de dados oriundas da área de Ciência da Computação, explorando-se um ciclo anaĺıtico visual. A investigação e uso destas técnicas foram objetos de estudo desta pesquisa. Os resultados obtidos permitem a realização de diversas análises sobre o com- portamento das cintilações ionosféricas, podendo inclusive subsidiar o desenvolvimento de técnicas de mitigação dos efeitos deste fenômeno no posicionamento GNSS. Estas técnicas foram viabilizadas através da ferramenta “ISMR Query Tool”, a qual foi desenvolvida e disponibilizada à comunidade cient́ıfica ao longo desta pesquisa. 1.1 Objetivos Este projeto tem por objetivo geral investigar e avaliar o uso de técnicas de visuali- zação de dados – explorando-se o conceito emergente de Visual Analytics (KEIM et al., 2008b) – bem como técnicas de mineração de dados para suporte à análise da cintilação ionosférica no Brasil. Desta forma, explora-se a percepção visual humana e a capacidade de descoberta de conhecimento das técnicas de mineração de dados, visando dar suporte ao posicionamento GNSS. Como objetivos espećıficos, tem-se • Aplicação de técnicas de Mineração e Visualização de Dados – como exemplo a abor- dagem proposta pela técnica SAX (LIN et al., 2003) – para análise das informações coletadas pelas estações de monitoramento de cintilação ionosférica; • Aplicação de métodos e softwares de posicionamento GNSS – sobretudo posiciona- mento por ponto simples (PPS) e posicionamento por ponto preciso (PPP) – a fim de extrair informações relevantes que identifiquem o quanto o posicionamento está sendo degradado pela cintilação ionosférica. 20 1.2 Justificativa Os efeitos causados pela cintilação ionosférica podem interferir negativamente no GNSS, acarretando em perda de acurácia no posicionamento. Como o uso deste tipo de sistema tem aumentado continuamente, inclusive se tornando essencial para algumas atividades, como agricultura de precisão e navegação, contribuir para a eficácia do GNSS é uma maneira de colaborar indiretamente com todas estas áreas. Avanços em tecnologias de hardware permitiram que o armazenamento de grandes quantidades de dados deixasse de ser preocupação para muitas áreas. No entanto, a possibilidade de se manter enormes quantidades de informações em repositórios de da- dos acarreta em necessidades adicionais para analisá-los. Neste contexto, o conceito de Anaĺıtica Visual figura como um importante aliado nos processos de tomada de decisão, uma vez que compreende uma relação entre as capacidades de análise do ser humano e a organização de uma base de dados com grande volume de informações, propiciando um aumento no conhecimento sobre estes e almejando-se chegar a novas hipóteses e conclu- sões; tem-se ainda na Mineração de Dados a caracteŕıstica de extração de conhecimento em grandes volumes de dados. O desenvolvimento da ISMR Query Tool consiste em uma importante contribuição para os pesquisadores do Grupo de Estudos em Geodésia Espacial (GEGE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho (UNESP), bem como para usuários provenientes de outras instituições nacionais e internacionais, uma vez que a ferramenta permite a exploração visual dos dados e agrega facilidade de acesso e uso através de sua interface acesśıvel via web. Diversas pesquisas vem sendo realizadas à partir da base de dados dispońıvel em diversos segmentos, como iniciação cient́ıfica, mestrado e doutorado. Destaca-se que o estudo e o desenvolvimento de técnicas de Mineração e Visualização de Dados permitem que as mesmas sejam aplicadas em diferentes contextos. Desta forma, os resultados obtidos também podem ser aplicados em outras áreas. 1.3 Organização do Documento Além dos aspectos introdutórios, este documento está organizado em mais sete Caṕı- tulos. Os Caṕıtulos 2 a 5 trazem a fundamentação teórica: o Caṕıtulo 2 introduz o GNSS, 21 destacando os prinćıpios de funcionamento; no Caṕıtulo 3, são destacadas as caracteŕısti- cas da ionosfera e da cintilação ionosférica; o Caṕıtulo 4 apresenta os efeitos da cintilação ionosférica no posicionamento GNSS; e o Caṕıtulo 5 discorre sobre a Visualização e a Mineração de Dados. No Caṕıtulo 6, a abordagem proposta neste Projeto é apresentada: a concepção e o desenvolvimento de uma ferramenta para mineração e visualização de dados de monito- ramento de cintilação – a ISMR Query Tool. O Caṕıtulo 7 apresenta experimentos e análises dos resultados obtidos pela aplicação das técnicas de mineração e visualização aplicadas. Por fim, no Caṕıtulo 8 são apresentadas conclusões, novas perspectivas obtidas através do Projeto, comentários gerais e considerações finais. 22 2 Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS) 2.1 Introdução Os Sistemas Globais de Navegação por Satélite são constitúıdos por constelações de satélites que permitem, através da transmissão de sinais a um receptor, determinar as suas coordenadas. Estes sinais são transmitidos em frequências espećıficas, e as caracteŕısticas peculiares que permitem a identificação dos mesmos pelos receptores caracterizam as observáveis GNSS. Atualmente, destacam-se quatro sistemas globais (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007; MONICO, 2008; MARQUES, 2012): • Global Positioning System (GPS): sistema de radionavegação desenvolvido pelo De- partamento de Defesa dos Estados Unidos. Desenvolvido inicialmente para fins militares, o sistema se tornou muito popular e útil a diversos segmentos, como agri- cultura de precisão e navegação. Foi declarado operacional em 1985; • GLObal’naya NAvigatsionnaya Sputnikkovaya Sistema (GLONASS): sistema con- cebido na década de 1970 pela antiga União Soviética; atualmente é operado pela Rússia. Analogamente ao GPS, foi criado para fins militares, mas atualmente tam- bém está dispońıvel para uso civil. Foi declarado operacional em 1995; • Galileo: sistema em desenvolvimento pela European Space Agency (ESA), teve o primeiro satélite lançado em 2005. Mais satélites serão lançados após a etapa de validação do sistema; • Beidou/Compass: sistema em desenvolvimento pela China; o primeiro lançamento de satélite ocorreu no ano 2000. Estão previsos mais de 30 satélites em órbita 23 transmitindo em três frequências, sendo que alguns deles permanecerão em órbitas geoestacionárias. Também compõem o GNSS alguns complementos ao sistema. Os sistemas de comple- mento baseados em satélites são denominados Space-Based Augmentation System (SBAS), os quais podem ser utilizados, por exemplo, para a obtenção de correções diferenciais e para avaliação de integridade. Outro tipo de sistema de complemento são os Ground Ba- sed Augmentation System (GBAS), os quais são similares aos SBAS mas transmitem as informações a partir de estações terrestres (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007). Na Subseção a seguir, mais detalhes são apresentados para o GPS, tecnologia mais difundida e utilizada atualmente. De uma forma geral, caracteŕısticas similares estão presentes nos outros sistemas. 2.1.1 Global Positioning System (GPS) O GPS está sob desenvolvimento nos Estados Unidos desde 1973, sendo inicialmente caracterizado como um sistema militar. A disposição básica dos satélites GPS, que conta com 24 satélites, foi planejada de modo que pelo menos quatro satélites estejam simulta- neamente viśıveis acima do horizonte em qualquer lugar da Terra, 24 horas por dia. A Figura 1 apresenta esta disposição, composta por seis planos orbitais que distam aproxi- madamente 20.200 km da superf́ıcie terrestre. O peŕıodo orbital é de 12h siderais, o que faz com que a mesma configuração de geometria dos satélites seja repetida no dia seguinte cerca de quatro minutos mais cedo em relação ao tempo universal (SEEBER, 2003). Figura 1: Configuração básica dos Satélites GPS. Fonte: Seeber (2003, p. 211). Do ponto de vista geométrico, medidas de distância a partir de três satélites com 24 coordenadas conhecidas seriam suficientes para obtenção das coordenadas do usuário. No entanto, um quarto satélite é necessário: o GPS utiliza a comunicação de uma via, onde os sinais são transmitidos apenas pelos satélites. Para a obtenção das distâncias satélite-receptor, o tempo de percurso do sinal é escalado em uma distância à partir de sua velocidade. No entanto, os osciladores dos satélites não são sincronizados com os osci- ladores dos receptores, causando um erro sistemático de sincronização. A presença deste erro justifica o uso do termo pseudodistância, ao invés de somente distância (SEEBER, 2003; MONICO, 2008). Mais detalhes sobre a pseudodistância são apresentados na Seção 2.2. Logo, o prinćıpio básico de navegação com GPS é baseado em pseudodistâncias entre o usuário e quatro satélites, conforme pode ser visto na Figura 2. À partir de coordenadas e relógios conhecidas dos satélites, pode-se obter as coordenadas da antena do receptor do usuário e o referido erro de sincronização – o qual é comumente denominado erro do relógio do receptor. Figura 2: Prinćıpio básico do posicionamento com GPS. Fonte: Seeber (2003, p 211). Para obtenção das coordenadas e relógios dos satélites, pode-se recorrer às efemérides transmitidas pelos satélites ou pelas efemérides precisas produzidas por algum centro, como o International GNSS Service (IGS) . As efemérides transmitidas são enviadas aos usuários através de mensagens de navegação. Elas são constitúıdas por elementos Keplerianos com os quais se torna posśıvel a determinação das coordenadas dos satélites, que neste caso, estarão associadas a um sistema de referência (como o WGS84 para o caso do GPS). Também são transmitidos parâmetros perturbadores e parâmetros de tempo, os quais permitem a aplicação de correções relacionadas ao sistema de tempo e aos relógios dos satélites (MONICO, 2008; MARQUES, 2012). Estas efemérides são derivadas à partir de observações feitas por estações de controle, as quais são normalmente distribúıdas pelo 25 globo terrestre (SEEBER, 2003). Já as efemérides precisas são obtidas através do pós-processamento de dados, onde mais parâmetros são levados em consideração, como o campo gravitacional da Terra. Os centros de análise, como o IGS, combinam soluções baseadas em inúmeras estações terrestres. As efemérides precisas são uma alternativa a usuários que esperam maior precisão, já que chegam a possuir acurácia centimétrica (SEEBER, 2003; MONICO, 2008). Atualmente, tem-se também dispońıveis efemérides preditas, com as quais se pode obter posicionamento em tempo real. Destaca-se que tais efemérides também trazem correções para o erro dos relógios dos satélites. Atualmente, 31 satélites estão operacionais na constelação GPS. Com mais satéli- tes dispońıveis em relação a disposição básica – composta por 24 satélites – a maioria dos usuários dispõe de mais satélites viśıveis em relação ao mı́nimo necessário de quatro satélites (SEEBER, 2003). Os satélites GPS transmitem originalmente seus sinais simultaneamente nas frequên- cias L1 (1575,42 MHz) e L2 (1227,60 MHz). Com a modernização dos satélites, tem-se também a portadora denominada L5 (1176,45 MHz). As frequências L1, L2 e L5 são ob- tidas ao multiplicar-se respectivamente a frequência fundamental (f0 = 10.23 MHz) por 154, 120 e 115. Algumas gerações de satélites tem sido lançadas ao longo dos anos, as quais incluem as novas frequências e/ou modernizações na estrutura do sinal (SEEBER, 2003; MONICO, 2008; MARQUES, 2012): • Bloco I: primeiros satélites, os quais foram utilizados no desenvolvimento do sistema; • Bloco II: primeiros satélites operacionais. O primeiro lançamento ocorreu em 1989; atualmente não se tem mais satélites em uso; • Bloco IIA: os lançamentos ocorreram entre 1990 e 1997; atualmente ainda há saté- lites em operação; • Bloco IIR/IIR-M: substituição aos satélites dos Blocos II e IIA; duas versões de satélites – clássico (IIR) e modernizado (IIR-M). Destaca-se os novos sinais dispo- ńıveis no Bloco IIR-M: o código L2C na frequência L2 e o novo código militar M nas frequências L1 e L2; • Bloco IIF: primeiro lançamento em maio de 2010, tendo como caracteŕıstica principal a transmissão de sinais na frequência L5; 26 • Bloco III (futuro): previsão de lançamento em 2014, contendo novos sinais e auto- nomia de monitoramento de integridade dos sinais. 2.2 Observáveis GNSS e Efeitos Sistemáticos Para fins de posicionamento GNSS, além da observável de pseudodistância, tem-se também a observável de fase da onda portadora. Destaca-se que outras observáveis tam- bém podem ser obtidas, como a variação Doppler e a Razão Sinal Rúıdo (Signal to Noise Ratio – SNR) (MONICO, 2008). A pseudodistância é obtida pela multiplicação do tempo de propagação do sinal – o qual é obtido através da correlação de um código – pela velocidade da luz. Cada satélite GPS transmite continuamente um código, denominado pseudorandom noise (PRN – rúıdo pseudoaleatório), que nada mais é que uma sequência binária padrão. Os PRN’s são designados de maneira a garantir uma baixa correlação entre eles. Desta forma, o receptor – que conhece as sequências binárias de cada PRN – consegue identificar univocamente cada satélite emissor dos sinais (SEEBER, 2003; MONICO, 2008; MARQUES, 2012). A medida de pseudodistância não consiste, de fato, na distância geométrica entre satélite e receptor. Isto se deve ao fato de que os sinais transmitidos pelos satélites, além do erro causado pelo não sincronismo do oscilador do receptor com os osciladores dos satélites, estão sujeitos a inúmeros efeitos em sua trajetória de propagação do satélite até a antena do receptor, tais como (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007; MONICO, 2008): • Erro do relógio dos satélites: os osciladores de cada satélite, embora altamente precisos, contém discrepâncias em relação ao tempo GPS. Coeficientes de correção são transmitidos por cada satélite através das efemérides; desta forma, pode-se corrigir o erro de cada satélite e associá-los a um tempo comum a todos – o tempo GPS. Após a correção, o reśıduo é de aproximadamente 1 ns, o que acarreta em um erro de cerca de 1 m nas medidas; • Refração ionosférica: refração do sinal ao atravessar a camada da ionosfera (aproxi- madamente 50 a 1000 km da superf́ıcie terrestre). Trata-se de um meio dispersivo, onde a refração varia conforme a frequência do sinal GNSS. Mais detalhes sobre este efeito são apresentados no Caṕıtulo 3; • Refração troposférica: a troposfera – camada da atmosfera que se estende da superf́ı- 27 cie terrestre até aproximadamente 50 km de altitude – é caracterizada pela presença de gases secos e vapor d’água, os quais podem aumentar o percurso do sinal causando erros de até cerca de 30 m nas distâncias medidas. Destaca-se que, diferentemente da ionosfera, as diferentes frequências dos sinais GNSS são igualmente afetadas pela troposfera: trata-se de um meio não dispersivo; • Multicaminho: objetos localizados nas proximidades da antena do receptor podem refletir os sinais GNSS, resultando em um ou mais caminhos de propagação distintos. Estes sinais distintos podem causar irregularidades na amplitude e na fase do sinal direto, causando erros nas medidas e prejúızo no posicionamento; • Erros orbitais: posśıveis erros nas coordenadas dos satélites – tanto nas efemérides transmitidas, quanto nas precisas – são propagados para as coordenadas do usuário; • Erros de hardware e centro de fase da antena: efeitos sistemáticos aparecem no hardware dos satélites e dos receptores, causando atraso entre as portadoras. Já o centro de fase da antena pode divergir do centro de massa da mesma, o qual é utilizado como ponto de referência das coordenadas; • Efeitos geodinâmicos: causados por interações da Terra com a atmosfera e o meio in- terplanetário, tais como marés terrestres (deformação da crosta da Terra em virtude das forças de maré – sol e lua), carga oceânica (deslocamentos na crosta terrestre causados pelas marés oceânicas) e movimento do pólo. Por esta razão, a observável pseudodistância pode ser descrita pelo seguinte modelo matemático (MONICO, 2008): PDs r = ρs r + c (dtr − dts) + T s r + Is r + dms r + εs r (2.1) onde: • PDs r refere-se à pseudodistância (em metros) entre as antenas do satélite s, no instante de transmissão, e do receptor r, no instante de recepção; • c é a velocidade da luz no vácuo; • dtr é o erro do relógio do receptor no instante de recepção; • dts é o erro do relógio do satélite s no instante de transmissão; 28 • T s r e Is r referem-se respectivamente aos atrasos troposférico e ionosférico; • dms r refere-se aos efeitos de multicaminho do sinal; • εs r refere-se a outros efeitos não modelados. Embora a pseudodistância obtida pelo código seja o método mais utilizado, tal obser- vável tem precisão na ordem de metros. Uma observável muito mais precisa é a fase (ou fase de batimento) da onda portadora, cuja precisão é da ordem de miĺımetros. A fase da onda portadora é obtida pela diferença entre a fase gerada pelo satélite no instante de transmissão do sinal e sua réplica gerada pelo receptor no instante de recepção do sinal, o que resulta em uma medida fracionária. Um número inteiro de ciclos permanece desconhecido, o qual é denominado ambiguidade da fase (MONICO, 2008; MARQUES, 2012). Uma vez determinado o valor das ambiguidades, a medida de fase da onda portadora pode ser considerada uma medida de pseudodistância com muito mais precisão, e consequentemente, obtém-se maior acurácia no posicionamento baseado nesta observável (TEUNISSEN; KLEUSBERG, 1998). O rúıdo da observável de fase após a solução das ambiguidades é da ordem de cent́ımetros a miĺımetros (COLLINS et al., 2010). O seguinte modelo matemático descreve a fase da onda portadora (MONICO, 2008): φs r = f ( ρs r + T s r − Is r +Dms r c ) + f (dtr − dts) + [φs (t0)− φr (t0)] +N s r + εs r (2.2) onde: • φs r é a fase (em ciclos); • f é a frequência da portadora; • Dms r refere-se aos efeitos de multicaminho do sinal; • φs (t0) é a fase inicial no satélite na época de referência t0; • φr (t0) é a fase inicial no receptor na época de referência t0; • N s r é a ambiguidade da fase no instante inicial de rastreio. Os outros termos estão definidos na Equação 2.1. Observa-se que o termo referente à refração ionosférica (Is r ) na equação da fase é negativo, ao passo que na pseudodistância é positivo. A velocidade de propagação de um grupo de ondas – como os códigos modulados 29 sobre a portadora – é inferior à velocidade de fase. Desta forma, ocorre um atraso no código e um avanço na fase (MONICO, 2008). A Eq. 2.2 pode ser reescrita multiplicando-se os termos pelo comprimento de onda (λ = c/f), resultando-se na medida da fase em metros (Φs r): Φs r = ρs r + c (dtr − dts) + T s r − Is r +Dms r + λ [φs (t0)− φr (t0)] + λN s r + εs r (2.3) 2.3 Métodos de Posicionamento GNSS De uma forma geral, o conceito de posicionamento remete a determinação da posição de um objeto em relação a um referencial. Se este referencial é geocêntrico, trata-se de posicionamento absoluto; se é um referencial materializado, trata-se de posicionamento relativo. Outro fator a destacar é o estado do objeto: se está em repouso, trata-se de posicionamento estático; caso esteja em movimento, tem-se o posicionamento cinemático (MONICO, 2008). Ao empregar-se o GNSS para posicionamento, a presença de alguns aspectos caracte- riza cada um dos diversos métodos de posicionamento descritos na literatura: a observável utilizada, o referencial adotado, o estado do objeto a posicionar, o tratamento dos efeitos presentes na trajetória do sinal do satélite até o receptor, o tipo de efeméride utilizada, dentre outros. De uma forma geral, comparece o posicionamento absoluto, posicionamento relativo e posicionamento diferencial. Os dois últimos estão relacionados à utilização de uma estação base de coordenadas conhecidas, ou seja, mais de um receptor é utilizado. Desta forma, torna-se posśıvel a realização de diferenciações entre observações de diferentes estações para a obtenção de melhores resultados. No entanto, atualmente, o usuário com um simples receptor pode usufruir de infraestruturas de Redes GNSS ou Sistemas de Complemento para suprir a necessidade de receptores adicionais. Diversos métodos estão presentes na literatura, como Real Time Kinematic (RTK) e o Differential GPS (DGPS). Como métodos de posicionamento absoluto, destacam-se o PPS e o PPP. O PPS pressupõe o fundamento básico de utilização do GNSS, configurado por um simples receptor e a utilização de efemérides transmitidas; a observável utilizada é a pseu- dodistância. Tal técnica é empregada em navegação de baixa precisão, onde costuma-se utilizar apenas a pseudodistância derivada do código C/A na portadora L1 (MONICO, 30 2008). Modelos podem ser aplicados para atenuação dos efeitos da ionosfera e da tropos- fera; a acurácia fica limitada à precisão das pseudodistâncias e das efemérides transmitidas. Já o PPP é caracterizado pela utilização de efemérides precisas e correções precisas para os erros dos relógios dos satélites (ZUMBERGE et al., 1997; MONICO, 2000; MO- NICO, 2008). Pode-se adotar como observáveis tanto a fase quanto a pseudodistância, bem como combinações lineares para eliminar os efeitos da ionosfera. Todos os erros en- volvidos devem ser tratados para que se obtenha alta acurácia. Por exemplo, pode-se utilizar as efemérides precisas produzidas por algum centro, como o IGS, para se obter as coordenadas e erros dos relógios dos satélites com maior qualidade. Também pode-se recorrer a modelos regionais de ionosfera e troposfera, os quais podem apresentar melhores resultados em relação aos modelos globais. De maneira análoga para os demais efeitos, tais como movimento do pólo, carga oceânica, centro de fase da antena, etc. O PPP recupera o prinćıpio do posicionamento GNSS, já que pressupõe a utilização de apenas um receptor (COLLINS et al., 2010). No entanto, os modelos utilizados para as correções dos diferentes efeitos são definidos em sua maioria através de redes, muitas vezes globais. Logo, é posśıvel perceber que, embora pressuponha apenas um receptor, o PPP é suportado por diversas redes, envolvendo por consequência, inúmeras e variadas infraestruturas. A definição dos efeitos que serão modelados, bem como a escolha das observáveis ou combinações lineares utilizadas no processamento, faz com que se tenham inúmeras formas de se realizar PPP. Por exemplo, pode-se utilizar apenas as observáveis de fase na portadora L1, utilizando as efemérides precisas provenientes do IGS, modelando-se os efeitos da ionosfera, troposfera e centro de fase da antena, mas negligenciando-se o efeito das marés terrestres e cargas oceânicas. Esta flexibilidade de configurações pode ser explorada em estudos espećıficos sobre os diversos efeitos já destacados, bem como para avaliação dos modelos utilizados. 31 3 Ionosfera e Cintilação Ionosférica 3.1 Ionosfera No contexto do GNSS, para fins teóricos e práticos, a atmosfera terrestre é normal- mente dividida em duas camadas principais – troposfera e ionosfera – cada qual com diferentes influências sobre os sinais (MATSUOKA, 2007). A troposfera não está no escopo deste trabalho. Davies (1990) define a ionosfera como a camada superior da atmosfera na qual a ionização existente é suficiente para afetar a propagação de ondas de rádio. Destaca-se que o termo ionosfera foi proposto por R. A. Watson-Watt, em 1926, e não foi muito utilizado nos anos seguintes (McNAMARA, 1991). A definição da região de abrangência da ionosfera pode divergir um pouco de autor para autor, mas, de uma forma geral, define-se que a ionosfera se estende em uma região de aproximadamente 50 a 1000 km acima da superf́ıcie terrestre, sendo dividida em algumas subcamadas que serão descritas adiante na Subseção 3.1.1. Sendo a ionosfera um meio de propagação de sinais, torna-se posśıvel a abrangência global de serviços que utilizam esta camada como meio de comunicação. Neste contexto, tem-se como exemplo o GNSS. A ionosfera é caracterizada pela presença de ı́ons e elétrons livres; ambos são formados principalmente pela fotoionização (DAL POZ, 2010). Este processo é caracterizado pela absorção de radiação solar na faixa do extremo ultra-violeta (Extreme Ultraviolet – EUV) e raios X por átomos neutros da atmosfera. A absorção retira os elétrons dos átomos neutros da atmosfera: quando um feixe de EUV – denominado fóton – encontra um átomo neutro da atmosfera, sua energia é trans- ferida para um elétron neste átomo neutro. O elétron por vezes se desprende, tornando-se 32 um elétron livre na atmosfera. O átomo neutro torna-se então um ı́on positivo, pois per- deu um elétron de carga negativa. Destaca-se que são os elétrons livres que refletem as ondas de rádio, tornando posśıvel a comunicação por ondas de rádio na ionosfera (Mc- NAMARA, 1991; DAL POZ, 2010). O esquema da fotoionização é apresentado na Figura 3. Figura 3: Fotoionização. Fonte: Dal Poz (2010). Outro processo que ocorre na ionosfera é a recombinação. Este processo é o inverso da fotoionização, ou seja, os elétrons livres, com carga negativa, se recombinam com os ı́ons, de carga positiva, produzindo átomos neutros. Nas regiões mais altas da ionosfera, muitos elétrons se perdem devido à recombinação. Já nas regiões mais baixas, os elétrons se perdem devido a um processo de ligação ou captura (attachment), onde se juntam com os átomos neutros, formando ı́ons com carga negativa. Ressalta-se que tanto os ı́ons com carga positiva, tanto os ı́ons de carga negativa são mais densos que os elétrons e não interagem com as ondas de rádio (MCNAMARA, 1991). Os processos de recombinação e ligação ocorrem durante todo o tempo. Já a fotoioni- zação ocorre apenas durante o dia quando o sol está acima do horizonte. Estes processos determinam a densidade de elétrons na ionosfera. A densidade de elétrons é maior durante o dia, quando o processo de fotoionização é superior. Ao entardecer, este processo cessa, e a recombinação faz com que a densidade diminua constantemente ao longo da noite. Ao amanhecer, a quantidade de elétrons livres é incrementada novamente pela fotoionização (McNAMARA, 1991). Observa-se o comportamento ćıclico destes fenômenos. 3.1.1 Divisão em Camadas A ionosfera é dividida em três camadas com caracteŕısticas espećıficas. Estas camadas são denominadas D, E e F, e são caracterizadas por variações na densidade de elétrons de acordo com a altitude (DAL POZ, 2010). Esta divisão é apresentada na Figura 4. A 33 densidade volumétrica de elétrons livres nas regiões da ionosfera é expressa em número de elétrons por cent́ımetro cúbico. Figura 4: Divisão da Ionosfera em Camadas. Fonte: Dal Poz (2010). A Camada D abrange aproximadamente 50 a 90 km de altitude, e figura como uma fonte refletora de sinais de baixas freqüências. Esta camada não acarreta em efeitos mensuráveis nas observáveis GNSS (DAVIES, 1990; DAL POZ, 2010). A Camada E abrange aproximadamente 100 km de altitude; McNamara (1991) destaca que esta camada foi a primeira a ser descoberta (a letra “E” denota “campo elétrico”). Já a camada F abrange aproximadamente 150 a 1000 km. Esta camada se subdivide em F1 e F2. Observa-se que, durante a noite, a densidade de elétrons nas camadas D, E, e F1 diminui (devido à superioridade dos processos de recombinação e ligação em relação ao processo de fotoionização). No entanto, na camada F2, observa-se uma maior variabilidade da ionosfera, o que consequentemente causa efeitos mais severos nos sinais GNSS, como as cintilações (DAL POZ, 2010). 3.1.2 Influência da Atividade Solar na Ionosfera O sol é uma estrela média com raio superior a 100 vezes o raio da Terra e massa 300.000 vezes superior à massa da Terra. Ao estudar a influência do sol na ionosfera, pode-se considerar uma subdivisão em dois ńıveis: sol calmo e sol perturbado. Na maioria 34 do tempo, o sol permanece calmo, não causando efeitos significativos nas comunicações de rádio de alta frequência. No entanto, o sol perturbado, ainda que levemente, pode até interromper tal tipo de serviço (McNAMARA, 1991). Ao observar-se o sol, pode-se notar a presença de pequenas manchas. Esta observação pode ser feita, por exemplo, através da projeção de sua imagem em uma folha de pa- pel, utilizando-se um telescópio. Este tipo de observação é denominado white light image (imagem branca e clara). Neste tipo de observação, algumas manchas escuras podem ser notadas eventualmente. Estas manchas vêm sendo observadas há muito tempo. Há regis- tros de observações destas manchas por chineses no primeiro século a.C. Com a invenção do telescópio, Galileo mostrou, em 1610, que tais manchas – que são denominadas na literatura como sunspots – eram de fato da superf́ıcie do sol. Galileo também observou o comportamento ćıclico das manchas solares, e concluiu que o sol rotacionava com um peŕıodo de aproximadamente 27 dias, em um eixo aproximadamente paralelo ao eixo de rotação da Terra (McNAMARA, 1991). As manchas solares são utilizadas hoje em dia para a análise dos efeitos do sol na ionosfera. Há centros de observação que catalogam diariamente o número de manchas solares, como o National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). O número de manchas solares (Sunspot Number – SSN) é obtido através da contagem do número de grupos de manchas solares e do número de manchas individuais, respeitando-se a seguinte proporção (McNAMARA, 1991): SSN = 10NG +NI (3.1) onde NG e NI referem-se respectivamente ao número de grupos de manchas e ao número de manchas individuais. As manchas solares aparecem com maior frequência em grupos, em regiões compre- endidas a aproximadamente 30o do equador solar. As mesmas não aparecem nos pólos solares. Elas parecem escuras pois estão compreendidas em regiões mais frias – aproxi- madamente 4000o C – enquanto as regiões do entorno estão a temperaturas de 6000o C (McNAMARA, 1991). Outra maneira de observar o sol é através da observação com telescópios acima da at- mosfera terrestre, e em comprimentos de onda muito curtos no espectro eletro-magnético. Ao observar nestes pequenos comprimentos de onda (raios X e ultra-violeta extremo), pode-se observar o que é conhecido como “corona”, uma espécie de coroa que sobrepõe 35 o sol. Além das observações em comprimentos de onda muito curtos, a coroa também é viśıvel em certas circunstâncias, como em eclipses solares (McNAMARA, 1991). A corona contribui para o escoamento de substâncias do sol pelo espaço interplane- tário, o que é conhecido como vento solar. Este fluxo é cont́ınuo e contém part́ıculas eletricamente carregadas. Logo, conclui-se que os ventos solares também são responsáveis pela formação da ionosfera (KIRCHHOFF, 1991; DAL POZ, 2010). Estes ventos carre- gam milhões de toneladas de materiais solares, e sopra a uma velocidade aproximada de 400 km/s. O percurso destas part́ıculas do sol até a Terra é de aproximadamente 5 dias. Não sentimos os ventos solares na superf́ıcie da Terra devido à baixa densidade das par- t́ıculas que chegam. No entanto, modificações elétricas nestas part́ıculas afetam o campo magnético da Terra e a ionosfera (McNAMARA, 1991). As explosões solares (solar flares) são provocadas por um rápido aumento de energia na superf́ıcie do sol, que, ao ser liberada, causa uma variação na radiação solar na forma de emissão de raios ultravioleta e raios X (McNAMARA, 1991). 3.1.2.1 Ciclo Solar Através da observação das manchas solares, além da conclusão de que o sol rota- ciona, é posśıvel observar também um comportamento ćıclico em peŕıodos mais longos. Pode-se observar que o número de manchas solares varia de 0 a 100 a cada 11 anos (apro- ximadamente). Registros destas observações foram feitos desde a descoberta de Galileo (McNAMARA, 1991). Estas observações podem ser analisadas de várias formas, como através de ajustamen- tos de observações, ı́ndices mensais ou anuais. O comportamento ćıclico a cada 11 anos (aproximadamente) pode ser observado na Figura 5. À esquerda, em vermelho, observa-se um peŕıodo de baixa contagem das manchas solares. Este peŕıodo ficou conhecido poste- riormente como “mı́nimo de Maunder”, pois foi estudado por Walter Maunder na década de 1890 (McNAMARA, 1991). Outro ponto interessante é o máximo ocorrido no ano de 1957. Ressalta-se que os efeitos causados pelo sol na ionosfera são intensificados no peŕıodos mais altos de picos da atividade solar. 36 Figura 5: Manchas solares nos últimos 400 anos. Adaptado de Rohde (2012). Uma medida alternativa à contagem das manchas solares é o fluxo solar na banda de 10,7 cm. Esta medida tem alta correlação com o ı́ndice das manchas solares, e é também utilizada por centros de observação como ı́ndice de atividade solar por ser simples de observar (McNAMARA, 1991). A Figura 6 exibe um comparativo entre tais ı́ndices, os quais são disponibilizados pelo NOAA. 37 Figura 6: Sunspot Number e Fluxo Solar. Fonte: National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) - Space Weather Prediction Center (2014). Outro exemplo de agência que também disponibiliza modelos de predição para os ciclos 38 solares é National Aeronautics and Space Administration (NASA). A Figura 7 apresenta um exemplo disponibilizado pela referida agência, onde pode-se observar a parte observada da atividade solar juntamente com a parte predita. Figura 7: Sunspot Number observado e predito. Fonte: National Aeronautics and Space Administration (NASA) (2014). Estudos relacionados aos ciclos solares têm despertado interesse em diversas áreas devido aos diversos efeitos que estes acarretam em tecnologias como o GNSS (DAL POZ, 2010). 3.1.2.2 Interação Solar-Terrestre No que concerne ao campo magnético da Terra, alguns ı́ndices visam descrever a atividade geomagnética terrestre e suas componentes. Os ı́ndices mais utilizados são o Disturbance Storm-Time (DST), Planetarische Kennziffer ou ı́ndice planetário (Kp) e o Auroral Electrojet (AE). O ı́ndice Kp é derivado do ı́ndice K – um ı́ndice local que contém variações ocorridas na atividade geomagnética em intervalos de três horas. A partir da padronização dos valores obtidos para o ı́ndice K em estações distribúıdas pelo globo, obtém-se o ı́ndice Kp através da média aritmética. Para cada dia, há oito valores de ı́ndice Kp, começando-se à zero hora. O ı́ndice AE permite avaliar a atividade geomagnética na região auroral. Ele é obtido através de medidas de variações na componente horizontal 39 do campo geomagnético. Estas medidas são coletadas por observatórios distribúıdos na região auroral no hemisfério norte (DAL POZ, 2010). 3.2 Latitude Geomagnética Enquanto a latitude geográfica de um ponto é definida com relação aos pólos geográ- ficos, a latitude geomagnética é definida em relação aos pólos geomagnéticos. Os pólos geomagnéticos (ou dipolares) são a intersecção da superf́ıcie da Terra com o eixo de uma barra magnética hipoteticamente localizada no centro da Terra, pela qual se obtém uma aproximação do campo geomagnético. Desta forma, tem-se os pólos geomagnéticos Norte e Sul. Por sua vez, os pólos magnéticos são os pontos em que o campo magnético da Terra se torna uma linha vertical para baixo, ou seja, a inclinação do campo magnético da Terra nos pólos magnéticos é de 90o. A Figura 8 apresenta a variação dos pólos mag- nético e geomagnético ao longo do tempo, considerando-se o hemisfério Norte. Observa-se um suave deslocamento ao longo do tempo, o qual é denominado variação geomagnética secular (WORLD DATA CENTER FOR GEOMAGNETISM, KYOTO, 2014; TAUXE et al., 2014). As coordenadas geomagnéticas de um ponto na superf́ıcie terrestre (ou próximo a esta) podem ser definidas através de um sistema de coordenadas geomagnéticas. Um sistema difundido e usualmente empregado na avaliação de fenômenos geof́ısicos – tais como as cintilações ionosféricas – é o Corrected GeoMagnetic (CGM). Tal sistema recorre a um modelo do campo magnético da Terra para determinar as coordenadas geomagnéticas de um ponto de interesse (GUSTAFSSON; PAPITASHVILI; PAPITASHVILI, 1992). O modelo mais empregado para a obtenção das coordenadas CGM é o Definite/Inter- national Geomagnetic Reference Field (DGRF/IGRF). Tal modelo inclui as variações do campo geomagnético ao longo do tempo (inclusive as variações seculares). Atualmente, este modelo proporciona coeficientes que permitem a obtenção de diversos parâmetros relacionados ao campo magnético da Terra entre os anos de 1900 e 2015 (FINLAY et al., 2010). A Figura 9 apresenta um mapa onde o equador geomagnético derivado do referido modelo é destacado, assumindo-se como época de referência o ano de 2010. 40 Figura 8: Variação dos pólos magnético e geomagnético no hemisfério Norte. Adaptada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). Figura 9: Equador geomagnético para o ano de referência de 2010. Adaptada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). 41 3.3 Atraso ionosférico e Conteúdo Total de Elétrons O erro devido à ionosfera nas observáveis GNSS é diretamente proporcional à quan- tidade de elétrons presente na mesma e inversamente proporcional à frequência do sinal (DAL POZ, 2010). Para a caso do GPS na frequência L1 (1575,42 MHz), a ionosfera pode retardar as ondas de rádio em até 300 ns nos piores casos, causando um erro de 100 m nas distâncias satélite-receptor que são medidas (KLOBUCHAR, 1987). Destaca-se que para o código, ocorre um retardo aparente do sinal, o que faz com que aumente o comprimento aparente do caminho percorrido pelo mesmo; já para a fase, ocorre uma diminuição do comprimento aparente (LEICK, 2004; DAL POZ, 2010). Um parâmetro importante para a determinação do atraso ionosférico é o conteúdo total de elétrons (Total Electron Content – TEC). O TEC é uma quantidade do tipo densidade colunar e consiste no número de elétrons presente em uma coluna de 1 m2 de seção reta estendendo-se pela trajetória satélite-receptor. Tal parâmetro é relacionado a diversas variáveis, dentre as quais se pode destacar os parâmetros de atividade solar, ı́ndices geomagnéticos, estação do ano, localização e hora do dia. O TEC é comumente ex- presso em unidades de TEC (TEC-Unit – TECU). Um TECU equivale a 1016 elétrons/m2 (KLOBUCHAR, 1987; MARQUES, 2012). Os valores médios de atraso ionosférico em todo o globo terrestre são mais significativos em uma região em torno de 15o ao Norte e ao Sul do equador geomagnético. Para satélites com mı́nimo ângulo de elevação projetado para o GPS (5o), o atraso é aproximadamente três vezes superior em relação aos satélites no zênite (KLOBUCHAR, 1987). Para usuários que não disponham de receptores de dupla ou de multi-frequência – não podendo assim realizar diferenciações para diminuição dos efeitos da ionosfera –, uma alternativa é a utilização do modelo de Klobuchar (também conhecido como modelo transmitido) para atenuação do efeito do atraso ionosférico no sinal GPS. Tal modelo utiliza oito coeficientes que são transmitidos como parte das mensagens de navegação GPS, e proporciona uma correção de aproximadamente 50% em relação ao erro médio quadrático devido à ionosfera nas distâncias satélite-receptor que são medidas. O algoritmo contém algumas aproximações que reduzem sua complexidade computacional, e é detalhado para a frequência L1. Para o caso da frequência L2, basta-se escalar o valor obtido em L1 através de uma constante (KLOBUCHAR, 1987). Cabe ressaltar que, no caso do GPS, a frequência de transmissão L2 foi incorporada com o objetivo de minimizar os efeitos da ionosfera (KLOBUCHAR, 1987); com mais de 42 uma frequência, os usuários podem minimizar os efeitos desta camada através da realiza- ção de combinações lineares entre as observáveis de diferentes frequências. Atualmente, com a modernização do GPS, tem-se dispońıvel também o sinal transmitido na porta- dora denominada L5, permitindo, portanto, a realização de combinações lineares com três frequências (POLEZEL, 2010). Para a aviação, porém, trata-se da segunda frequên- cia, uma vez que a frequência L2 não vinha sendo utilizada por não estar numa banda protegida. 3.4 Cintilação Ionosférica A cintilação ionosférica é uma rápida mudança na fase e/ou amplitude de um sinal de rádio à medida em que se propaga por irregularidades (rarefações do plasma) na densidade do plasma ionosférico (CONKER et al., 2003): tal fenômeno causa atenuação na amplitude e deslocamentos na fase dos sinais GNSS ao passarem pela ionosfera (SKONE et al., 2005), efeitos que podem degradar o posicionamento GNSS, já que afetam diretamente os sinais. As irregularidades da ionosfera que causam cintilações (também denominadas de bo- lhas ionosféricas) podem variar significativamente em extensão e velocidade de desloca- mento. Rezende et al. (2007) apresenta estimativas da dimensão das irregularidades na região equatorial brasileira, as quais podem chegar a cerca de 480 km na direção Leste- Oeste, podendo alcançar uma altura plena de cerca de 1400 km. Outra caracteŕıstica destacada são as velocidades zonais (leste-oeste) com que estas se deslocam, as quais po- dem alcançar 50 a 150 m/s, formando “manchas” de irregularidades. As irregularidades de grande escala contêm irregularidades de pequena escala (aproximadamente 400 m), as quais causam cintilações; em alguns casos, estas pequenas irregularidades apresentam um aspecto intermitente conforme o sinal de um satélite se propaga pelas mesmas (REZENDE et al., 2007; WALTER et al., 2010). Uma esquematização é apresentada na Figura 10. Pode-se observar, de acordo com o esquema apresentado na Figura 10, que, em certo instante, alguns satélites são mais afetados em relação a outros. As irregularidades de larga escala, como a que afeta o satélite de número 14, podem causar a perda de contato no rastreio do satélite. Irregularidades de pequena escala, como a que afeta o satélite nú- mero 6, podem afetar a integridade do sinal, acarretando em erros nas medidas (WALTER et al., 2010). Num caso extremo, se não houver satélites dispońıveis, ocorre a perda do serviço de posicionamento (CONKER et al., 2003). Destaca-se que cintilações freqüentes e altas taxas de alteração na densidade de elétrons podem causar a perda de sintonia tanto 43 Figura 10: Esquematização da cintilação nos sinais GNSS. Adaptado de Walter et al. (2010). em receptores de simples, quanto em receptores de dupla frequência (DATTA-BARUA et al., 2003). Para o caso do GPS e sua nova frequência de transmissão (L5), também foram observadas perdas de sintonia nas estações de monitoramento da Rede CIGALA/CALI- BRA. As cintilações de amplitude e de fase têm comportamento espećıfico e podem ser relacionadas de região para região. Assim como o TEC, os efeitos variam de acordo com a frequência do sinal, localização geográfica, horário local, estação do ano, atividade magnética e ciclos solares. Observa-se que as cintilações ionosféricas mais significativas ocorrem nas regiões de proximidades de até 10o a 20o do equador geomagnético. Também são freqüentes nas regiões de aurora (latitudes geomagnéticas entre 65 e 75o) e polares (latitudes geomagnéticas maiores que 75o) (WALTER et al., 2010). Destaca-se que em todas as regiões os efeitos são mais significativos na ocorrência de atividades solares mais intensas, e que a maioria das cintilações ocorre durante algumas horas após o pôr-do-sol durante os picos dos ciclos solares. Em peŕıodos de atividades solares mais baixas, o mesmo comportamento é esperado, mas com menor intensidade. A Figura 11 apresenta a frequência de ocorrência da cintilação de acordo com a loca- lização geográfica a ńıvel global. Observa-se duas regiões mais afetadas (em vermelho) – localizadas aproximadamente entre 10o a 20o ao Norte e ao Sul do equador geomagnético; estas regiões constituem a 44 Figura 11: Frequência de ocorrência de cintilação de acordo com a localização geográfica. Adaptada de Kintner Jr., Humphreys e Hinks (2009). anomalia equatorial. Observa-se que entre estas regiões há uma faixa estreita com menor frequência de ocorrência; nesta região encontra-se o equador geomagnético. Os efeitos são mais significativos na região da anomalia equatorial em relação à região do equador geomagnético devido à ionosfera equatorial. Na ionosfera equatorial, a combinação dos campos elétrico e magnético sobre a Terra causa o transporte de elétrons verticalmente, os quais são difundidos para o Norte e para o Sul. Isso faz com que a ionização seja reduzida no equador geomagnético e incrementada na anomalia equatorial (WALTER et al., 2010). Conforme já mencionado, a região de maior preocupação está localizada na região da anomalia equatorial. Nesta região, a cintilação ocorre com mais frequência após o pôr-do-sol, podendo persistir por várias horas. Ao longo da noite, a cintilação diminui lentamente, mas picos esporádicos ainda podem ocorrer. Nestas regiões, é posśıvel obser- var que as flutuações de fase mais rápidas são geralmente associadas com as degradações mais significativas do sinal (WALTER et al., 2010). Logo, pode-se observar que há certa correlação entre as cintilações de amplitude e de fase. Em regiões de altas latitudes, a ionosfera é caracterizada por interações entre o campo magnético da Terra com ventos solares e com o campo magnético interplanetário. No pe- ŕıodo noturno, nas regiões polares (mais de 75o de latitude geomagnética), part́ıculas energéticas aprisionadas nas linhas de campo magnético terrestre são precipitadas, for- mando um anel de intensa atividade ionosférica, o qual acarreta em cintilações. Este anel é denominado oval auroral. A Figura 12 apresenta o esquema do anel auroral sobre a 45 América do Norte. Em regiões de altas latitudes, como o Canadá, estes efeitos persistem mesmo em peŕıodos de baixa atividade solar, já que a cintilação está associada à forte aurora (SKONE et al., 2005; WALTER et al., 2010). Nestas regiões, a fotoionização é menor se comparada às regiões equatoriais, fazendo com que as cintilações sejam também menos significativas se comparadas com a região equatorial. No entanto, as irregularida- des se movem até dez vezes mais rapidamente. Estas irregularidades são maiores e podem causar significativas cintilações de fase (WALTER et al., 2010). Figura 12: Oval auroral sobre a América do Norte. Fonte: Skone e Hoyle (2005). Em regiões de médias latitudes, como os Estados Unidos, os efeitos não são tão sig- nificativos. No entanto, na ocorrência de tempestades geomagnéticas, a ionosfera destas regiões pode sofrer distúrbios causando cintilações nos sinais GNSS. Com as tempestades, o oval auroral se estende na direção do equador, levando os efeitos de cintilação desta região até as regiões de médias latitudes (CONKER et al., 2003; WALTER et al., 2010). 3.5 Estimativas de cintilação Estimativas de cintilação ionosférica podem ser definidas em termos da densidade espectral da potência do sinal (power spectral density – PSD) (CONKER et al., 2003). Índices espećıficos também podem ser produzidos, os quais denotam fatores de intensidade de cintilação ionosférica. Dois ı́ndices são mais destacados na literatura: o ı́ndice S4, para cintilações de amplitude, e o ı́ndice Sigma-fi, para cintilações de fase. Irregularidades na densidade de elétrons podem causar uma difração no sinal, acarre- 46 tando em rápidas flutuações na intensidade do mesmo, denominadas cintilações de ampli- tude (CONKER et al., 2003). Em alguns casos, as cintilações podem ser fortes a ponto de acarretar que a intensidade do sinal recebido seja inferior a um limiar de rastreio do receptor, fazendo com que o receptor tenha que readquirir o sinal para tal satélite (DATTA-BARUA et al., 2003; WALTER et al., 2010), aspecto que prejudica o processo de solução das ambiguidades da fase da onda portadora. 3.5.1 Cintilações de Amplitude e Índice S4 Durante as cintilações de amplitude, o ı́ndice de refração da ionosfera varia constan- temente, fazendo com que o sinal seja disperso em diversas direções além da principal direção de propagação. Conforme o sinal continua a sua propagação até o solo, peque- nas mudanças na distância de propagação ao longo destes multicaminhos dispersos do mesmo podem fazer com que haja uma interferência do sinal com ele próprio. Esta auto- interferência pode atenuar ou amplificar o sinal medido pelo receptor (WALTER et al., 2010). As cintilações de amplitude podem ser medidas pelo ı́ndice S4, que consiste no desvio- padrão normalizado (ou coeficiente de variação) de observações livres de tendência da intensidade do sinal, as quais são amostradas a altas taxas (50 Hz por exemplo) num intervalo de 60 segundos. Para a obtenção deste ı́ndice, a potência do sinal é normalizada em relação à potência média recebida (DATTA-BARUA et al., 2003; CONKER et al., 2003). O ı́ndice S4 é adimensional e alguns limiares para seu valor podem ser encontrados na literatura. Datta-Barua et al. (2003) e Conker et al. (2003) definem que um valor 0 indica ausência de cintilação, enquanto um valor 1 indica severa cintilação. Hegarty et al. (2001) define que o limite superior para o ı́ndice S4 é de 1,414 ( √ 2). Tiwari et al. (2011) apresenta três ńıveis de classificação para o referido ı́ndice: • Cintilação forte: S4 ≥ 1; • Cintilação moderada: 0, 5 ≤ S4 ≤ 1; • Cintilação fraca: S4 ≤ 0, 5. Hegarty et al. (2001) apresenta quatro ńıveis de classificação: • Cintilação forte: S4 ≥ 0, 9; 47 • Cintilação moderada: 0, 6 ≤ S4 < 0, 9; • Cintilação fraca: 0, 4 ≤ S4 < 0, 6; • Cintilação muito fraca: 0, 1 ≤ S4 < 0, 4. Em International Telecommunication Union (2012), três ńıveis são definidos, os quais foram adotados em experimentos ao longo deste trabalho: • Cintilação forte: S4 > 0, 6; • Cintilação moderada: 0, 3 ≤ S4 ≤ 0, 6; • Cintilação fraca: S4 < 0, 3. De uma forma geral, os receptores podem prover valores superiores aos limites teóricos. Por exemplo, o efeito do multicaminho pode aumentar o ı́ndice S4, indicando falsamente a incidência de cintilação ionosférica (DATTA-BARUA et al., 2003). Este aspecto ocorre principalmente no ińıcio ou no final do rastreio de um satélite, caracterizados por baixos ângulos de elevação e, consequentemente, maior susceptibilidade ao efeito de multicami- nho (WALTER et al., 2010). Logo, em estações monitoras de cintilação, é essencial que se tenha um ńıvel de multicaminho bem controlado; técnicas de remoção ou redução dos efeitos do multicaminho também podem ser adotadas, como a utilização do desvio-padrão da divergência código/fase (code-carrier divergence – σccd) (VAN DIERENDONCK; KLO- BUCHAR; HUA, 1993). A Figura 13 apresenta uma representação global do ı́ndice S4 para o dia 15 de setembro de 2002 às 21h local em qualquer lugar do planeta, obtida à partir do modelo WBMOD (definido na Subseção 3.7.1). Nesta data, que estava no pico da atividade solar, não houve registros de explosões solares. Esta representação foi utilizada devido às cintilações mais significativas ocorrerem após o pôr-do-sol. É posśıvel observar as regiões mais afetadas: no entorno do equador magnético, nas altas latitudes e nas regiões aurorais (CONKER et al., 2003). Em śıntese, o ı́ndice S4 é derivado da intensidade do sinal recebido e desvanecido de outros rúıdos. A intensidade do sinal é de fato a potência do sinal, a qual é medida de maneira com que seu valor não flutue com a potência de rúıdo. Logo, o ı́ndice S4 não pode ser baseado na razão sinal-rúıdo, e, para a determinação do mesmo, os rúıdos do ambiente devem ser removidos (VAN DIERENDONCK; KLOBUCHAR; HUA, 1993). 48 Figura 13: Distribuição global do ı́ndice S4 em 15 de Setembro de 2000 às 21h local. Fonte: Conker et al. (2003). Os passos para a determinação do ı́ndice S4 em um receptor monitor de cintilação denominado “GPS Silicon Valley Ionospheric Scintillation Monitor (ISM)” são apresenta- dos por Datta-Barua et al. (2003). Primeiramente, a variância da intensidade do sinal é normalizada pelo quadrado da média da intensidade do sinal em um minuto, obtendo-se o ı́ndice S4T : S4T = √√√√〈SI2〉 − 〈SI〉2 〈SI〉2 (3.2) Onde: • SI é a intensidade do sinal amostrada a uma taxa de 50 Hz; • S4T é o ı́ndice “S4 total”, o qual inclui as flutuações de amplitude de qualquer causa (ou seja, abrange os rúıdos); • o operador 〈X〉 indica o valor esperado (ou a média) para X no intervalo de um minuto. Em seguida, deve-se retirar o valor de S4 proveniente de rúıdos, resultando no ı́ndice S4 com valor teórico não superior a 1 (DATTA-BARUA et al., 2003; VAN DIERENDONCK; KLOBUCHAR; HUA, 1993): 49 S4 = √ (S4T )2 − (S4N)2 (3.3) Onde: • S4N é o ı́ndice referente às flutuações de amplitude devido a rúıdos do ambiente, o qual é obtido por meio da estimativa da densidade média sinal-rúıdo ao longo do intervalo de 1 minuto; • S4 é o ı́ndice de cintilação de amplitude adimensionado. O intervalo de integração para o cálculo do ı́ndice S4 (1 minuto), apesar de difundido na literatura, parece carecer de justificativa teórica/f́ısica rigorosa. Em contrate, o ı́ndice Sigma-fi, o qual será visto na próxima Subseção, pode ser obtido em diferentes intervalos. Uma vez definido o ı́ndice S4 na frequência L1, o respectivo ı́ndice pode ser mapeado nas frequência L2 e L5 através das seguintes relações (HEGARTY et al., 2001; PENG et al., 2011): S4 (L2) = S4 (L1) ( f1 f2 )1,5 = 1, 454 · S4 (L1) (3.4) S4 (L5) = S4 (L1) ( f1 f5 )1,5 = 1, 550 · S4 (L1) (3.5) 3.5.2 Cintilações de Fase e ı́ndice Sigma-fi As cintilações de fase ocorrem a partir de rápidas variações na fase do sinal ao percorrer as irregularidades na densidade de plasma na ionosfera. As cintilações de fase podem acarretar em perda de ciclos e perda de sintonia conforme o receptor recebe o sinal do satélite (DATTA-BARUA et al., 2003; WALTER et al., 2010). As cintilações de fase são mais significativas em regiões de altas latitudes, onde ir- regularidades na densidade de elétrons são produzidas por sub-tempestades aurorais, estendendo-se numa região de aproximadamente 100 a 300 km de altitude (TIWARI et al., 2011). Assim como para as cintilações de amplitude tem-se o ı́ndice S4, para as cintilações de fase tem-se o ı́ndice Sigma-fi, também denominado Sigma-delta-fi (σϕ ou σδϕ). Tal ı́ndice 50 consiste no desvio-padrão de observações livres de tendência da fase do sinal, as quais são coletadas a altas freqüências (por exemplo, 50 Hz) em um intervalo de 60 segundos (DATTA-BARUA et al., 2003). O Sigma-fi também pode ser calculado ao longo de 1, 3, 10 e 30 segundos de intervalo. Nestes casos, a normalização é realizada sobre a média em 60 segundos (VAN DIERENDONCK; KLOBUCHAR; HUA, 1993). A Eq. 3.6 apresenta o cálculo do Sigma-fi: σϕ = √ 〈ϕ〉2 − 〈ϕ2〉 (3.6) O Sigma-fi pode variar de 0.05 para cintilações baixas, chegando a 1 em altas cinti- lações (SKONE et al., 2005). Diferentemente do ı́ndice S4, que é adimensional, o ı́ndice Sigma-fi é dado em radianos (podendo também ser expresso em graus ou metros). Tiwari et al. (2011) apresenta a seguinte classificação: • Cintilação forte: σϕ ≥ 0, 8 rad; • Cintilação moderada: 0, 4 ≤ σϕ ≤ 0, 8 rad; • Cintilação fraca: σϕ ≤ 0, 4 rad. Já Hegarty et al. (2001) apresenta quatro ńıveis para o Sigma-fi, os quais também são definidos para a frequência L1: • Cintilação forte: σϕ ≥ 0, 6 rad; • Cintilação moderada: 0, 3 ≤ σϕ < 0, 6 rad; • Cintilação fraca: 0, 2 ≤ σϕ < 0, 3 rad; • Cintilação muito fraca: 0, 05 ≤ σϕ < 0, 2 rad. Uma vez definido o ı́ndice Sigma-fi na frequência L1, o respectivo ı́ndice também pode ser mapeado nas frequências L2 e L5 através das seguintes relações (HEGARTY et al., 2001; PENG et al., 2011): σϕ (L2) = σϕ (L1) ( f1 f2 ) = 1, 283 · σϕ (L1) (3.7) 51 σϕ (L5) = σϕ (L1) ( f1 f5 ) = 1, 339 · σϕ (L1) (3.8) 3.6 Redes GNSS de Monitoramento Cont́ınuo da Io- nosfera Esta Seção apresenta aspectos gerais sobre duas redes (ou serviços) GNSS de monito- ramento da ionosfera mencionadas na literatura. Por fim, a Rede CIGALA/CALIBRA – cujos dados são utilizados neste projeto – também é apresentada. 3.6.1 Canadian GPS Network for Ionospheric Monitoring (CANGIM) A Rede CANGIM (Rede GPS Canadense para Monitoramento da Ionosfera) foi ope- rada pela Universidade de Calgary, tendo coletado informações acerca de cintilação io- nosférica em regiões de altas latitudes na década de 2000. As medidas foram utilizadas para a caracterização da cintilação nesta região e para o desenvolvimento de modelos para avaliar a performance do posicionamento GPS sob condições de cintilação. Os recepto- res coletavam os parâmetros de cintilação a uma taxa de 50 Hz; também eram mantidos ı́ndices referentes ao TEC e dados brutos para processamento (SKONE et al., 2005). A Figura 14 apresenta as estações utilizadas da Rede CANGIM. Nesta rede, foram utilizados receptores NoVAtel Modulated Precision Clock, os quais contaram com firmware espećıfico desenvolvido pela GPS Silicon Valey (GSV). Com amos- tras obtidas a taxas de 50 Hz, tais receptores disponibilizavam ı́ndices de cintilação de amplitude e de fase, além de taxas de variação de TEC e TEC absoluto. Os dados eram enviados para um central de processamento através da Internet em certos intervalos de tempo (SKONE; HOYLE, 2005). Devido a grande quantidade de dados armazenada, pesquisadores de outros institutos colaboraram para análise dos dados; estudos foram realizados sob diversas perspectivas, como a análise dos efeitos sob a performance de rastreio do receptor e a correção dos fenômenos de cintilação com ı́ndices solares (SKONE; HOYLE, 2005). Segundo Skone et al. (2005), as observações do CANGIM indicaram a predominância de cintilações de fase na região de abrangência das estações; as cintilações de amplitude não foram tão significativas. 52 Figura 14: Estações da Rede CANGIM. Fonte: Skone et al. (2005). 3.6.2 Projeto SCINTEC O Projeto SCINTEC tem a finalidade de mapear e monitorar a cintilação ionosférica e o TEC sobre o território brasileiro. Além do monitoramento, o projeto teve como objetivos o emprego de técnicas de mineração de dados e de inteligência artificial para predição de cintilação ionosférica. As informações sobre este projeto podem ser encontradas no portal, dispońıvel em (Acesso em: 10 jul. 2013). O projeto propiciou a disponibilização de mapas de cintilação sobre o território bra- sileiro em tempo real. A rede utilizou receptores GPS CASCADE (placa GEC-Plessey), desenvolvida pela Universidade de Cornell (EUA); bancos de dados relacionais foram uti- lizados para a realização de consultas através da linguagem SQL. A Figura 15 apresenta um exemplo de mapa produzido pelo projeto. 53 Figura 15: Exemplo de mapa disponibilizado pelo Projeto SCINTEC. Fonte: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (2009). 3.6.3 Rede CIGALA/CALIBRA Outro exemplo de Rede GNSS de Monitoramento da Ionosfera é a Rede CIGALA/- CALIBRA – a qual está em operação desde 2011 e cujos dados foram utilizados neste Projeto. Tal rede foi constitúıda através dos Projetos CIGALA e CALIBRA. O Projeto CIGALA – cujo nome é derivado de Concept for Ionospheric Scintillation Mitigation for Professional GNSS in Latin America – foi conclúıdo em fevereiro de 2012, e teve a duração de dois anos. Tal Projeto visou desenvolver e testar abordagens para mitigação da cintilação ionosférica para serem implementadas em receptores GNSS. Foi formada uma equipe com diversas instituições da Europa e do Brasil, dentre as quais esteve inserida a FCT UNESP e a fabricante de receptores Septentrio. No contexto do Projeto CIGALA, teve ińıcio a implantação da Rede de Monitoramento, cujas primeiras estações foram estabelecidas em Março de 2011 em Presidente Prudente/SP, nas dependências da FCT UNESP. Assim como o Projeto CIGALA, o Projeto CALIBRA – cujo nome é derivado de Countering GNSS high Accuracy applications Limitations due to Ionospheric disturbances in BRAzil – envolve cooperação de diversas instituições da Europa e do Brasil, incluindo a FCT/UNESP. Tal Projeto teve ińıcio em Novembro de 2012, e tem duração prevista de dois anos. O Projeto CALIBRA tem por objetivos principais o desenvolvimento de novas 54 técnicas para mitigação dos efeitos da cintilação ionosférica. Dentre as suas atividades, está prevista a expansão da Rede de Estações implantada através do Projeto CIGALA, com a inclusão de mais cinco estações distribúıdas pelo território brasileiro. Desta forma, espera-se que se tenha um total de 13 estações de monitoramento cont́ınuo. Através destes dois projetos, estão sendo implantadas estações de monitoramento cont́ınuo distribúıdas pelo território brasileiro. Estas estações contam com receptores Septentrio PolaRxS-PRO, os quais coletam dados com alta taxa (50 Hz) e calculam pa- râmetros espećıficos da ionosfera a cada minuto. A Figura 16 apresenta a localidade das estações dispońıveis em Janeiro/2014. Figura 16: Estações da Rede CIGALA/CALIBRA. Fonte: Universidade Estadual Paulista - Campus Presidente Prudente (2013). Observa-se, no mapa, a presença de duas estações nas cidades de Presidente Prudente (PRU1 e PRU2 – distam entre si aproximadamente 300 m) e em São José dos Campos (SJCU e SJCE – distam entre si aproximadamente 10 km). Com estas estações, é posśıvel comparar os ı́ndices de monitoramento observados, além de se realizar testes baseados em posicionamento relativo. As demais estações estão localizadas em Manaus/AM (MANA), Fortaleza/CE (FORT), Palmas/TO (PALM), Salvador/BA (UFBA), Inconfidentes/MG (INCO), Macaé/RJ (MACA) e Porto Alegre/RS (POAL). As primeiras estações foram 55 constitúıdas em Fevereiro de 2011 em Presidente Prudente. Ressalta-se que, além das estações permanentes, alguns experimentos foram realizados ao longo dos Projetos, os quais constitúıram estações de curta duração. Um exemplo foi apresentado na Figura 20 – Subseção 4.0.3. Também houve necessidade de se adotar novos monumentos para algumas das estações, as quais foram consequentemente renomeadas ao longo dos Projetos: a estação MACA foi substitúıda por MAC2 em março de 2012, e a estação MANA foi substitúıda por MAN2 em março de 2013. Os dados recebidos pelas estações de monitoramento são armazenados em cada estação e transmitidos a um repositório, localizado na FCT/UNESP. A cada hora são gerados dois arquivos: um arquivo com dados brutos em formato SBF (Septentrio Binary File) – formato proprietário contendo todas as informações coletadas pelo receptor – e outro arquivo com a extensão ISMR (Ionospheric Scintillation Monitor Receiver). Os arquivos ISMR contêm 62 variáveis com atributos espećıficos, dentre os quais estão dispońıveis (SEPTENTRIO SATELLITE NAVIGATION, 2013): • Identificadores de tempo, azimute e ângulo de elevação dos satélites; • Índice S4 total (S4T ) e S4 devido a rúıdos de ambiente (S4N); • Índices Sigma-fi considerando-se intervalos de 1, 3, 10, 30 e 60 segundos; • Média e desvio-padrão da divergência entre código e fase; • TEC derivados de observáveis de pseudodistância e dTEC (variações do TEC em intervalos de tempo de 15, 30, 45 e 60 segundos) derivados da observável de fase; • Tempo de sincronismo do satélite pelo receptor. Destaca-se que estes receptores não proveem o ı́ndice S4 corrigido, o qual pode ser calculado através da Eq. 3.3. Os valores das estat́ısticas são amostrados a cada minuto, podendo ser computado para cada frequência dispońıvel no satélite. O diagrama apresentado na Figura 17 facilita a percepção da quantidade de informações transmitidas através dos arquivos ISMR a cada dia. O mesmo representa o fluxo diário de dados baseado na quantidade atual de estações permanentes. 56 Figura 17: Fluxo diário atual das estações da Rede CIGALA/CALIBRA. 3.7 Modelos de Cintilação Ionosférica Estudos relacionados à cintilação ionosférica no contexto de posicionamento GNSS podem ser apoiados por modelos de cintilação. Os modelos permitem estimar a capacidade de um sistema em operar de acordo com certos requisitos ou exigências mı́nimas. Existem também modelos de predição, os quais são baseados em assimilação de dados (WALTER et al., 2010). Nas Subseções a seguir, dois modelos de cintilação são destacados. 3.7.1 WideBand MODel (WBMOD) O modelo de cintilação WBMOD foi desenvolvido por pesquisadores do Northwest Research Associates, Inc. (NWRA) com suporte do governo dos Estados Unidos. Detalhes sobre o modelo podem ser encontrados em Secan et al. (1997); informações gerais podem ser obtidas no portal dispońıvel em (acesso em 25 nov. 2012). Tal modelo pode ser utilizado para calcular estimativas da severidade da cintilação em um cenário espećıfico do usuário, o qual é composto por local, época do ano, horário local e condições geof́ısicas. O WBMOD é composto por um modelo de cintilação e um modelo de propagação. O modelo de cintilação provê a distribuição global e o comportamento de uma forma geral das irregularidades da ionosfera que causam cintilação. Tal modelo é denominado EDIM, e consiste em uma coleção de modelos que descrevem a geometria, orientação, força e movimento das irregularidades da ionosfera em função de vários parâmetros, como localização, época, atividade solar e ı́ndices geomagnéticos. Um dos parâmetros gerados 57 pelo EDIM é denominado CkL, que consiste em uma medida de “força” da densidade de elétrons ao longo de um caminho vertical percorrendo toda a ionosfera. Já o modelo de propagação é responsável por calcular os efeitos destas irregularidades em um sistema, o qual é denominado SCNPROP. Este modelo de propagação utilizada a descrição obtida no modelo EDIM para calcular os efeitos da cintilação em um sistema definido pelo usuário. Um exemplo é apresentado na Figura 18, onde as áreas verdes indicam nenhuma cintilação (ou ńıveis muito baixos), áreas amarelas podem estar sujeitas a ńıveis moderados de cintilação, e as áreas em vermelho pode estar sujeitas a altos ńıveis de cintilação. A estimativa é realizada através de uma ferramenta denominada SCINTMOD, baseada no WBMOD. Figura 18: Exemplo do WBMod. Fonte: NorthWest Research Associates, Inc. (NWRA) (2011). 58 3.7.2 Global Ionospheric Scintillation Model (GISM) O GISM provê caracteŕısticas estat́ısticas do sinal transmitido, como ı́ndices de cinti- lação e duração das atenuações nos sinais. Também são disponibilizados mapas do ı́ndice S4 e do desvio-padrão da fase do sinal. As informações sobre este modelo são encontradas na documentação técnica (BÉNIGUEL, 2011). Tal modelo admite como parâmetros de entrada a densidade espectral da densidade das flutuações de elétrons (p), sua distância de correlação (L0) e a sua velocidade e di- reção de deslocamento. O fator de correlação varia conforme as condições locais, onde as caracteŕısticas das diferentes camadas da ionosfera são levadas em consideração. A velocidade e direção de deslocamento são derivados a partir do padrão de difração dos sinais transmitidos. O GISM possui um modelo de propagação, o qual recorre a um modelo denominado “NeQuick” (RADICELLA, 2009) para calcular a densidade eletrônica média para pontos na ionosfera (latitudes, longitude e altitude). São parâmetros para este modelo o ano, dia do ano, hora local e fluxo solar. Também são computados parâmetros geomagnéticos baseados em um modelo de harmônicos esféricos do campo magnético terrestre, o qual provê inclinação, declinação e intensidade vertical do campo magnético. O algoritmo, que calcula as cintilações para um local arbitrário, bem como erros médios relativos ao valor do TEC, é baseado em uma técnica que divide a ionosfera em camadas – também denominadas janelas – perpendiculares ao eixo de propagação. Cada janela é caracterizada por propriedades estat́ısticas homogêneas. A Figura 19 apresenta algumas opções de sáıda disponibilizadas pelo GISM. 59 Figura 19: Exemplos do GISM. Fonte: IEEA - Theoretical Studies in Electromagnetism (2010). 60 4 Influência da Cintilação Ionosférica no Posicionamento GNSS A caracterização de efeitos de cintilação ionosférica no posicionamento requer a análise de vários parâmetros, já que tal efeito varia conforme a localização geográfica, atividade solar, variações sazonais, etc. Walter et al. (2010) destaca que os mais importantes são o desempenho do sistema em condições não perturbadas e o quão severa é a cintilação, ou seja, o quanto os sinais foram afetados. De uma forma geral, pode-se perceber que a cintilação ionosférica degrada o posici- onamento, já que causa distúrbios nos sinais. Um aspecto que não pode deixar de ser observado é que os sinais das estações de referência também são afetados, desta forma, a qualidade e quantidade de observações destas estações também são degradadas. Se a cintilação causar prejúızo na recepção de dados ou degradação dos mesmos, tanto a infraestrutura de suporte – consolidada pelas redes – quanto o usuário de um simples receptor, terão menos observações, e, consequentemente, os erros serão mais significativos (WALTER et al., 2010). Efeitos como as cintilações ionosféricas impedem que o GNSS seja a única forma de se obter posicionamento em aplicações onde a segurança deste serviço é essencial, como a navegação aérea. Neste caso, além de necessidade de meios para