CONTROLE DE QUALIDADE DO AJUSTAMENTO RECURSIVO DE OBSERVAÇÕES GPS EM LINHAS DE BASE CURTAS

O cálculo dos parâmetros envolvidos no processamento de dados GPS pode ser dividido em duas partes: estimação e controle de qualidade. Na estimação, o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) recursivo tornou-se uma solução bastante comum. O controle de qualidade se resume em verificar a consistência das observações em relação ao modelo matemático, identificando a presença de erros não modelados de modo que os mesmos sejam adaptados. No posicionamento relativo, em linhas de base curtas, esses erros podem ser, principalmente, multicaminho na pseudodistância e na fase de batimento da onda portadora, perdas de ciclo na fase e outros erros não modelados. Esse artigo apresenta uma comparação entre duas estratégias de controle de qualidade da estimação recursiva pelo MMQ em linhas de base curtas. Na primeira, utiliza-se um processo estatístico isolado de Detecção, Identificação e Adaptação (DIA) de erros não modelados. Na segunda estratégia emprega-se a Tripla Diferença (TD), para detectar e identificar perdas de ciclo de grande magnitude, em conjunto com o processo DIA. Uma linha de base curta foi processada utilizando-se as duas estratégias. Os resultados mostraram que a adoção da TD na identificação de perdas de ciclo de grande magnitude contribui no desempenho do processo de estimação e controle de qualidade. Quality control of recursive GPS data adjustment on short baselines Abstract GPS data processing can be divided in two steps: estimation and quality control. Recursive least square has often been the solution used for the estimation. The quality control is restricted to verify the relations between observation and mathematical model in order to identify no modeled errors, which should be adapted. For short baselines relative positioning the main errors are caused by pseudorange and carrier beat phase multipath, carrier beat phase cycle slips and other no modeled errors. In this paper a comparison between two recursive least squares quality control strategies for short baselines estimation is presented. In the first one, a statistical process for Detection, Identification and Adaptation (DIA) of no modeled error is used alone. In the second, the Triple Differences (TD) are used for detecting large cycle slips, after this DIA process is carry on. One baseline was processed employing these two strategies. The results showed that the second one improves the estimation process quite well as well as the quality control processes

Utilização do Software GPSeq na Solução Rápida das Ambigüidades GPS no Posicionamento Relativo Cinemático de Bases Curtas

Centimeter level GPS positioning is based on the very precise carrier beat phase measurements. However, this observable is ambiguous by a number of whole cycles between the satellite and receiver antenna at the first epoch of data collecting, which is called the ambiguity. GPS ambiguities are introduced as parameters to be estimated in the observation equations. However, since they are integer numbers there is no standard techniques for solve them. One of the ways is to apply sequential conditional least-squares estimation together with integer search techniques. The ambiguity resolution can be divided in two steps: estimation and validation. The estimation is concerned with the computation of the ambiguities values. The validation step is used to infer if the estimated value can be accepted or not. From the last decade until nowadays ambiguity resolution has been one of the most important research topic in geodetic positioning and a several methods have been proposed. Special attention has been made about the fast ambiguity resolution. The aim of this paper is to investigate the ambiguity resolution in the context of relative kinematic positioning and its implementation in the GPSeq software, which is a GPS data processing software developed in academic environment. In this paper some experiments about kinematic processing are presented, whose results shown that the GPSeq solution is compatible on the centimeter level with Reliance software. The results also shown an inefficiency of the ratio and the difference between the quadratic form of the residuals of the second best and best solution tests in validating the ambiguity resolution in time limits of solution of the baselines processed

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS NA PREVISÃO DO VTEC NO BRASIL

RESUMO Uma forma de se prever o conteúdo total de elétrons na direção vertical (VTEC – Vertical Total Electron Content) usando a arquitetura de redes neurais artificiais (RNA) denominada de perceptrons de múltiplas camadas (MLP -  MultipLayer Percetrons) é apresentada e avaliada nesta pesquisa. As entradas do modelo foram definidas como sendo a posição dos pontos ionosféricos (IPP – Ionospheric Pierce Point) e o tempo universal (TU), enquanto que a saída é o VTEC. As variações sazonais e de períodos mais longos são levadas em conta através da atualização do treinamento diariamente. Testes foram  conduzidos sobre uma área que abrange o Brasil e sua vizinhança considerando períodos de alta e baixa atividade solar. As RNA foram treinadas utilizando informações dos mapas globais da ionosfera (GIM – Global Ionospheric Maps) produzidos pelo serviço internacional do GNSS (IGS - International GNSS Service) das 72 horas anteriores à época de início da previsão. As RNA treinadas foram utilizadas para prever o VTEC por 72 horas (VTECRNA). Os VTECRNA foram comparados com os VTEC contidos nos GIM (VTECGIM). A raiz do erro médio quadrático (RMS) da diferença entre o VTECGIM e o VTECRNA variou de 1,4 a 10,7 unidades de TEC (TECU). O erro relativo mostra que a RNA proposta foi capaz de prever o VTEC com 70 a 85% de acerto.

ASSESSING THE QUALITY OF THE NEAR REAL-TIME REGIONAL VTEC MAPS PRODUCED BY LA PLATA UNIVERSITY IN ABSOLUTE GNSS POSITIONING OVER BRAZIL

At the end of 2018, the Laboratorio de Meteorología Espacial, Atmósfera Terrestre, Geodesia, Geodinámica, Diseño de Instrumental y Astrometría, from La Plata University, started providing near real-time Regional Ionosphere Maps (MAGN) with high spatial and temporal resolutions and low latency. In this paper, we show a performance evaluation of these new ionosphere maps in space of positioning during the first year (2019) of available data. The assessment was carried out through absolute GNSS positioning using the in-house RT-PPP software. Data from five stations in Brazil, distributed in different geomagnetic latitudes, were processed. The performance of the MAGN was evaluated comparing the coordinates estimated using MAGN maps and the Global Ionosphere Maps (GIM) from CODE, both concerning the PPP ionosphere-free combination solution. Although it has been found that, in general, the MAGN and CODE solutions are compatible, the former provided better positioning result (8.5%) in the altimetric (up) component. However, when an atypical behavior in the MAGN solution at the end of the year 2019 as well as days of incomplete maps were removed from the analysis, the solution with MAGN becomes slightly better than CODE, providing an improvement of 8.6% in the up component

Estimativa da umidade do solo por refletometria GNSS : uma revisão conceitual

Soil moisture monitoring enables efficient management and use of water resources, having great importance for several purposes, such as: monitoring of risk areas; delimitation of areas susceptible to flooding; geotechnical activities; and in agriculture development. GNSS Reflectometry (GNSS-R) is a scientific and technological development that allows one to perform proximal or remote sensing, depending on the antenna height concerning the surface, by means of navigation satellites. This method exploits GNSS signals indirectly reaching a receiver antenna after they are reflected on the surrounding surfaces. In this method, direct and indirect GNSS signals that reach the receiving antenna are exploited, after reflection on the surfaces existing around the antenna. The combination of these two signals causes the multipath effect, which affects GNSS observable and deteriorates positioning. On the other hand, when interacting with these reflecting surfaces one can estimate their properties. One of the main advantages of GNSS-R, when compared with the conventional methods, is the intermediate coverage area, as well as, the use of the well-defined structure of GNSS systems that guarantee appropriate temporal resolution. The scope of this paper is to present a conceptual review of GNSS-R applied to soil moisture monitoring.O monitoramento da umidade do solo possibilita o manejo e uso eficiente de recursos hídricos, sendo uma atividade importante em diversas áreas, tais como: no monitoramento de áreas de risco; delimitação de áreas suscetíveis a enchentes; atividades da geotecnia; e na agricultura. A Refletometria GNSS (GNSS-R) é um desenvolvimento científico e tecnológico que permite realizar sensoriamento remoto ou proximal, a depender da altura da antena em relação à superfície, com satélites de navegação. Neste método, explora-se os sinais GNSS que chegam à antena receptora de maneira direta e indireta, após reflexão nas superfícies existentes no entorno da antena. A combinação destes dois sinais ocasiona o efeito de multicaminho, que afeta as observáveis GNSS e deteriora o posicionamento. Por outro lado, ao interagir com estas superfícies, o sinal indireto permite estimar atributos acerca destas superfícies, como por exemplo a umidade do solo. Uma das principais vantagens em relação aos métodos convencionais reside no fato do GNSS-R proporcionar uma área de abrangência intermediária e o uso da estrutura bem estabelecida dos satélites GNSS, que garantem resolução temporal apropriada. O escopo deste trabalho é apresentar uma revisão conceitual acerca do GNSS-R aplicado no monitoramento da umidade do solo

AVALIAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE DETECÇÃO E CORREÇÃO DE PERDAS DE CICLOS NA PORTADORA GPS L1

To prevent large errors in the GPS positioning, cycle slips should be detected and corrected. Such procedure is not trivial, mainly for single frequency receivers, but normally it is not noticed by the users. Thus, it will be discussed some practical and more used methods for cycle slips detection and correction using just GPS single-frequency observations. In the detection, the triple (TD) and tetra differences were used. In relation to the correction, in general, each slip is corrected in the pre-processing. Otherwise, other strategies should be adopted during the processing. In this paper, the option was to the second option, and two strategies were tested. In one of them, the elements of the covariance matrix of the involved ambiguities are modified and new ambiguity estimation starts. In the one, a new ambiguity is introduced as additional unknown when a cycle slip is detected. These possibilities are discussed and compared in this paper, as well as the aspects related to the practicity, implementation and viability of each one. Some experiments were carried out using simulated data with cycle slips in different satellites and epochs of the data. This allowed assessing and comparing the results of different occurrence of cycle slip and correction in several conditions.Para evitar grandes erros no posicionamento com GPS, as perdas de ciclos que eventualmente ocorrerem devem ser detectadas e corrigidas. Trata-se de uma etapa não trivial do processamento de dados GPS, principalmente quando envolve dados de apenas uma freqüência. Essa etapa, na maioria das vezes passa despercebido pelos usuários. Neste artigo discute-se sobre alguns métodos utilizados para detecção e correção de perdas de ciclos utilizando apenas observações de simples freqüência. Na detecção, as triplas e tetras diferenças (TD) foram utilizadas. No que concerne a correção, em geral, cada perda é corrigida no pré-processamento dos dados. Caso contrário, alguma estratégia deve ser adotada durante o processamento. Neste trabalho optou-se pela segunda opção, testando duas estratégias. Numa delas, assim que a perda de ciclos é detectada, os elementos da matriz variância e covariância (MVC) das ambigüidades envolvidas na perda são alterados e uma nova estimativa se inicia, enquanto que na outra uma nova ambigüidade é introduzida com incógnita. Essas possibilidades são discutidas e comparadas neste artigo, bem como os aspectos relacionados com praticidade, facilidade de implementação e viabilidade de cada uma delas. Foram realizados experimentos utilizando dados com perdas de ciclos simuladas em diferentes satélites e épocas envolvidas na coleta. Isso permitiu analisar e comparar os resultados das diferentes formas de correção de perdas de ciclos em diversas condições

Use of artiificial neural networks to predict VTEC aiming to generate virtual reference stations in real-time.

Dentre as técnicas de posicionamento utilizando os sistemas de navegação por satélite globais (GNSS - Global Navigation Satellite Systems), merece destaque a que utiliza dados de uma rede de estações GNSS para gerar estações de referência virtuais. Desde que as estações da rede não estejam separadas por mais de 100 km e o receptor do usuário esteja dentro da região interna à rede de referência, esta técnica de posicionamento pode proporcionar posicionamento com precisão melhor que 10 cm a usuários de receptores de uma frequência. No entanto, o posicionamento em tempo-real pode ser inviabilizado caso ocorra problema de comunicação com as estações da rede de referência. Tendo em vista a relação do conteúdo total de elétrons (TEC - Total Electron Content) com o atraso ionosférico de primeira ordem, esta pesquisa apresenta uma forma de se prever 72 horas do TEC na direção vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) regionalmente com a arquitetura de redes neurais artificiais (RNA) denominada perceptrons de múltiplas camadas (MLP MultiLayer Perceptrons). A metodologia de previsão do VTEC proposta foi empregada na geração de estações de referência virtuais, onde arquivos de previsão do atraso troposférico zenital, produzidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), foram utilizados para considerar o atraso provocado pela atmosfera neutra e as efemérides preditas pelo serviço internacional do GNSS (IGS - International GNSS Service) foram empregadas para calcular a posição dos satélites. As RNA foram treinadas e avaliadas com dados de VTEC extraídos dos mapas da ionosfera globais (GIM - Global Ionospheric Map) produzidos pelo IGS e dos arquivos produzidos com o software Mod_Ion, ambos no formato IONEX (IONosphere Map EXchange), mostrando que o VTEC pode ser previsto por 72 horas com diferença média quadrática (RMS Root Mean Square) que varia de 1,2 unidades de TEC (TECU - TEC Units) a 12,5 TECU, em baixa e alta atividade solar, respectivamente. Dezoito linhas de base, localizadas no oeste do Estado de São Paulo, foram calculadas utilizando estações de referência virtuais e estações de referência reais, verificando-se que o posicionamento relativo tridimensional empregando a metodologia proposta apresentou RMS de aproximadamente 46 cm. Quando avaliada no posicionamento absoluto preciso (PPP Precise Point Positioning), o RMS relacionado com o posicionamento tridimensional foi de 26 cm.The positioning technique that uses data from a network of GNSS reference stations to generate virtual reference stations should be detached among the Global Navigation Satellite Systems (GNSS) positioning techniques. Since the inter reference station distances are up to 100 km and the user receiver is within the internal region of the network, this technique can provide single frequency receiver users positioning with better accuracy than 10 cm. However, real-time positioning can be impracticable if communication breakdown involving such reference stations occurs. Given the relation between the Total Electron Content (TEC) and the first-order ionospheric delay, this research presents a way to predict 72 hours of vertical TEC (VTEC) regionally using the Artificial Neural Networks (ANN) architecture called MultiLayer Perceptorns (MLP). The proposed VTEC prediction methodology was employed in the generation of virtual reference stations, where files of prediction of zenithal tropospheric delay, produced by the National Institute For Space Research (INPE Instituto de Pesquisas Espaciais), were used to take the neutral atmospheric delay into account and the precise ephemeris predicted by the GNSS International Service (GNSS) were employed to compute satellites positioning. ANN were trained and assessed using VTEC data from the Global Ionospheric Maps (GIM) produced by IGS and the files produced by Mod_Ion software, both in IONEX (IONosphere Map EXchange) format, showed VTEC can be predicted for 72 hours with Root Mean Square difference (RMS) of about 1.2 TEC units (TECU) and 12.5 TECU, respectively, in low solar activity and high solar activity. Eighteen baselines, in the west region of Sao Paulo State, were computed using virtual reference stations and real reference stations, verifying that the three-dimensional relative positioning using the proposed methodology showed RMS of 46 cm. When assessed by precise point positioning (PPP), the three-dimensional RMS positioning was of 26 cm

Use of artiificial neural networks to predict VTEC aiming to generate virtual reference stations in real-time.

Dentre as técnicas de posicionamento utilizando os sistemas de navegação por satélite globais (GNSS - Global Navigation Satellite Systems), merece destaque a que utiliza dados de uma rede de estações GNSS para gerar estações de referência virtuais. Desde que as estações da rede não estejam separadas por mais de 100 km e o receptor do usuário esteja dentro da região interna à rede de referência, esta técnica de posicionamento pode proporcionar posicionamento com precisão melhor que 10 cm a usuários de receptores de uma frequência. No entanto, o posicionamento em tempo-real pode ser inviabilizado caso ocorra problema de comunicação com as estações da rede de referência. Tendo em vista a relação do conteúdo total de elétrons (TEC - Total Electron Content) com o atraso ionosférico de primeira ordem, esta pesquisa apresenta uma forma de se prever 72 horas do TEC na direção vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) regionalmente com a arquitetura de redes neurais artificiais (RNA) denominada perceptrons de múltiplas camadas (MLP MultiLayer Perceptrons). A metodologia de previsão do VTEC proposta foi empregada na geração de estações de referência virtuais, onde arquivos de previsão do atraso troposférico zenital, produzidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), foram utilizados para considerar o atraso provocado pela atmosfera neutra e as efemérides preditas pelo serviço internacional do GNSS (IGS - International GNSS Service) foram empregadas para calcular a posição dos satélites. As RNA foram treinadas e avaliadas com dados de VTEC extraídos dos mapas da ionosfera globais (GIM - Global Ionospheric Map) produzidos pelo IGS e dos arquivos produzidos com o software Mod_Ion, ambos no formato IONEX (IONosphere Map EXchange), mostrando que o VTEC pode ser previsto por 72 horas com diferença média quadrática (RMS Root Mean Square) que varia de 1,2 unidades de TEC (TECU - TEC Units) a 12,5 TECU, em baixa e alta atividade solar, respectivamente. Dezoito linhas de base, localizadas no oeste do Estado de São Paulo, foram calculadas utilizando estações de referência virtuais e estações de referência reais, verificando-se que o posicionamento relativo tridimensional empregando a metodologia proposta apresentou RMS de aproximadamente 46 cm. Quando avaliada no posicionamento absoluto preciso (PPP Precise Point Positioning), o RMS relacionado com o posicionamento tridimensional foi de 26 cm.The positioning technique that uses data from a network of GNSS reference stations to generate virtual reference stations should be detached among the Global Navigation Satellite Systems (GNSS) positioning techniques. Since the inter reference station distances are up to 100 km and the user receiver is within the internal region of the network, this technique can provide single frequency receiver users positioning with better accuracy than 10 cm. However, real-time positioning can be impracticable if communication breakdown involving such reference stations occurs. Given the relation between the Total Electron Content (TEC) and the first-order ionospheric delay, this research presents a way to predict 72 hours of vertical TEC (VTEC) regionally using the Artificial Neural Networks (ANN) architecture called MultiLayer Perceptorns (MLP). The proposed VTEC prediction methodology was employed in the generation of virtual reference stations, where files of prediction of zenithal tropospheric delay, produced by the National Institute For Space Research (INPE Instituto de Pesquisas Espaciais), were used to take the neutral atmospheric delay into account and the precise ephemeris predicted by the GNSS International Service (GNSS) were employed to compute satellites positioning. ANN were trained and assessed using VTEC data from the Global Ionospheric Maps (GIM) produced by IGS and the files produced by Mod_Ion software, both in IONEX (IONosphere Map EXchange) format, showed VTEC can be predicted for 72 hours with Root Mean Square difference (RMS) of about 1.2 TEC units (TECU) and 12.5 TECU, respectively, in low solar activity and high solar activity. Eighteen baselines, in the west region of Sao Paulo State, were computed using virtual reference stations and real reference stations, verifying that the three-dimensional relative positioning using the proposed methodology showed RMS of 46 cm. When assessed by precise point positioning (PPP), the three-dimensional RMS positioning was of 26 cm