Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Vani, Bruno César [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/153701
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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 degrada a performance do posicionamento pelo GNSS, uma vez que pode acarretar, dentre outros aspectos, a degradação na acurácia de observáveis e em perdas de sincronismo no receptor. No Brasil, verifica-se a maior suscetibilidade de ocorrência de cintilação algumas horas após o pôr-do-sol, nas épocas do ano compreendidas entre os equinócios de primavera e outono nos anos de alta atividade solar. Redes GNSS de monitoramento de cintilações estão implantadas no território brasileiro, incluindo a rede CIGALA/CALIBRA – a qual é mantida pela FCT/UNESP com o apoio de parceiros nos últimos sete anos. Os dados de monitoramento permitem a realização de diversas pesquisas sobre características e efeitos da cintilação, incluindo as investigações conduzidas neste projeto. Foram investigados aspectos sobre a modelagem da cintilação ionosférica no Brasil, com ênfase na mitigação dos seus efeitos no PPP e na predição de ocorrência de cintilação. No contexto da mitigação, abordagens existentes foram avaliadas e uma nova proposta foi desenvolvida. A abordagem proposta para mitigação consiste em um novo modelo funcional, novo modelo estocástico e uma estratégia para minimizar os efeitos de perdas de sincronismo. A abordagem proposta foi testada com o suporte do software científico RT-PPP e os resultados obtidos foram promissores, incluindo casos de recuperação da acurácia esperada do PPP, mesmo sob influência de cintilação forte. No contexto da predição, uma integração de bases de dados de monitoramento oriundos de três redes (CIGALA/CALIBRA, ICEA e LISN) permitiu o desenvolvimento de um modelo preditivo (guiado por dados) baseado em redes neurais artificiais. A rede neural é treinada para obter uma estimativa das localidades e horários onde a cintilação é esperada em uma determinada noite, com base em dados de monitoramento obtidos em noites anteriores. Dados de monitoramento de diferentes regiões coletados no começo da mesma noite (logo após o pôr-do-sol) também são utilizados com o objetivo de inferir padrões acerca do surgimento das irregularidades que causam as cintilações e sua relação com o nível de cintilação observado no restante da noite. O modelo permite obter mapas de cintilação preditos com antecedência de uma a quatro horas, os quais são acompanhados de estimativas de qualidade das predições. Em resumo, este projeto apresenta contribuições com potencial para trazer benefícios ao cenário científico-tecnológico nacional. Além disso, os dados de monitoramento da base de dados integrada foram disponibilizados pela internet à comunidade através do software científico ISMR Query Tool, proporcionando suporte à realização de pesquisas adicionais em diversas instituições do Brasil e do mundo. |