Modelo estatístico para minimizar erros do GPS: uma ferramenta para dar suporte ao GBAS.

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Luiz Carlos Laureano da Rosa
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Análise de erros; Sistema de posicionamento global - GPS; Análise de séries temporais; Modelos matemáticos; Telecomunicações; Matemática; Engenharia eletrônica
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=276

Devido aos erros de medida de distância, a posição estimada fornecida por um receptor GPS é imprecisa (30 metros, 2s) para aplicações que requerem precisão de centímetros em tempo real, como o de aproximação e pouso automático para aeronaves com restrição de visibilidade da pista (categoria III). Existem três fontes principais de erros: a) degradação intencional, conhecida como disponibilidade seletiva (SA) que está em processo de desativação desde 2 de maio de 2000; b) diluição da precisão (DOP) que está associada aos efeitos da distribuição geométrica dos satélites em solução de navegação. A posição relativa dos satélites disponível afeta a exatidão das coordenadas do usuário obtidas por um receptor GPS e, c) erro equivalente de distância do usuário (UERE) que é a soma das contribuições de cada fonte de erro associada a cada satélite e com a pseudodistância, e são: erros dos relógios do satélite e do usuário, erros do sistema (efemérides, atrasos devido à ionosfera, atrasos da troposfera, multicaminho e receptor). É necessário ter melhor conhecimento dos fatores desses erros e o modelo que os representa. Parte-se do conhecimento a priori da localização da antena do receptor e da obtenção a posteriori da localização exata dos satélites. Dados coletados das pseudodistâncias foram comparados às reais distâncias, obtendo-se o erro a ser modelado. Devido às características dos dados, séries temporais com estrutura de autocorrelação, levaram ao emprego do modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average, Autoregressivo Integrado e Médias Moveis) da metodologia de Box & Jenkins. Comprovou-se o bom desempenho do modelo com a redução do erro de cálculo da posição do usuário de 110 metros para 1,29 metros.