Моделовање јоносфере за потребе одређивања утицаја на ГПС сигнале у мрежном РТК окружењу

Abstract

Докторска дисертација посвећена је развоју одговарајућег модела за потребе предикције јоносферских корекција задовољавајуће тачности за мрежне RTK (енг. Real Time Kinematic) апликације. Као први корак ка остварењу овог циља вршено је испитивање краткорочних временских карактеристика јоносфере на регионалном просторном нивоу, како би се квантификовало њено понашање током различитих сезонских и дневних периода. Коришћени су подаци са мреже перманентних станица на територији Републике Србије. Анализа је вршена за четири различита сезонска периода током претходног соларног максимума током 2013. и 2014. године. Након тога вршено је анализирање промена садржаја електрона у D региону изазваним соларним Х-флеровима на основу чега су истраживане временске промене ТЕСD (енг. Total Electron Content in D region) и њихов удео у укупном ТЕС (енг. Total Electron Content) односно укупном кашњењу GPS (Global Positioning System) сигнала. На крају приступљено је дефинисању одговарајућег модела за потребе предикције јоносферских корекција за мрежне RTK примене на територији Србије. Тестиране су две предиктивне шеме базиране на методу линеарне регресије и примени неуронских мрежа. Показало се да примена неуронских мрежа даје боље резултате и да је у стању да предиктује јоносферско кашњење на нивоу тачности од ± 5cm у просеку од око 9 минута у односу на реалну стопу јоносферских промена. Ови резултати сугеришу да техника моделовања применом неуронских мрежа, може да се примени код мрежа RTK система за предиктовање грешке јоносферског кашњења који ће омогућити позиционирање на центиметарском нивоу тачности...

Doctoral dissertation is dedicated to the development an of appropriate model for the purposes of prediction of ionospheric corrections with satisfactory accuracy for network RTK (Real Time Kinematic) applications. As a first step towards achieving this goal, short-term temporal ionospheric characteristics on regional spatial level were investigated in order to quantify its behaviour during different seasonal and daily periods. Data from permanent network stations on the territory of the Republic of Serbia were used. The analysis was conducted for four different season periods during the previous solar maximum during the years 2013 and 2014. After that the analysis of the change in the content of electrons in the D region caused by solar X-flares was performed, based upon which the temporal changes ТЕСD (Total Electron Content in D region) and their share in total TEC (Total Electron Content), i.e. the total delay of GPS (Global Positioning System) signals were investigated. Finally, an appropriate model for the purpose of the prediction of ionospheric corrections for network RTK applications on the territory of the Republic of Serbia is produced. Two predictive schemes based on the linear regression method and on the use of neuron networks were tested. It has been shown that the use of the neuron networks gives better results and is able to predict ionospheric delay on ±5 cm accuracy level in 9 minutes average in regards to the real rate of ionospheric changes. These results suggest that the modelling technique using neuron networks can be applied for predicting the ionospheric delay error in network RTK systems that will enable centimeter level positioning...