Modelo estoc stico para dados gnss e s ries temporais de coordenadas gnss
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Modelo Estocástico para Dados GNSS e Séries Temporais de Coordenadas GNSS - PowerPoint PPT Presentation


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Modelo Estocástico para Dados GNSS e Séries Temporais de Coordenadas GNSS. Doutoranda: Heloísa Alves da Silva Orientador: João Francisco Galera Monico Co-orientadores: Paulo de Oliveira Camargo Marcio Aquino. Introdução. Posicionamento GNSS

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Modelo estoc stico para dados gnss e s ries temporais de coordenadas gnss

Modelo Estocástico para Dados GNSS e Séries Temporais de Coordenadas GNSS

Doutoranda: Heloísa Alves da Silva

Orientador: João Francisco Galera Monico

Co-orientadores: Paulo de Oliveira Camargo

Marcio Aquino


Introdu o
Introdução

  • Posicionamento GNSS

    • Técnica mais utilizada nos levantamentos geodésicos e topográficos

  • Processamento de dados mais realísticos

    • Modelo funcional

      • Descreve as propriedades determinísticas da realidade física

    • Modelo estocástico

      • Descreve as propriedades estocásticas na forma da MVC

Heloísa Alves da Silva


Introdu o1
Introdução

  • Processamento de dados GNSS – MMQ

    • Observáveis – mesma precisão e estatisticamente independentes

  • Modelos estocásticos não-realísticos

    • Precisões otimistas

  • Implementação de modelagem estocástica mais adequada

    • Cintilação ionosférica

Heloísa Alves da Silva


Introdu o2
Introdução

  • Efeitos não-modelados (ruídos)

    • Séries temporais das coordenadas GNSS

  • Caracterização dos ruídos baseada nas componentes

    • white-noise, flicker noise e random walk

    • Estimação das componentes: MMQ

  • Construção de um novo modelo estocástico das componentes

    • Melhor representação e entendimento das séries temporais

Heloísa Alves da Silva


Objetivo
Objetivo

  • Investigar os modelos estocásticos

    • Observáveis originais GNSS,

    • Séries temporais das coordenadas estimadas

  • Objetivos secundários:

    • Considerar os efeitos de cintilação ionosférica na modelagem estocástica do processamento de dados GNSS

    • Investigar a correlação das séries temporais das coordenadas GNSS no tempo e espaço, visando determinar componentes comuns entre elas, além de determinar um modelo válido para uma grande extensão (Brasil, por exemplo)

Heloísa Alves da Silva


Justificativa
Justificativa

  • Os modelos referentes às séries temporais que estão disponíveis na literatura se concentram basicamente na componente temporal, sem fazer análises baseadas no espaço, ou seja, análise multivariada

  • Disponibilização de uma metodologia que contribuirá com as análises geofísicas a partir das séries temporais de coordenadas GNSS

Heloísa Alves da Silva


Fundamentos te ricos
Fundamentos Teóricos

  • Modelo estocástico de diferentes precisões – processamento GNSS

e

Heloísa Alves da Silva


Fundamentos te ricos1
Fundamentos Teóricos

  • Modelo em função da cintilação ionosférica

    • Receptores GSV4004 da Novatel

    • Extração de parâmetros da cintilação ionosférica

    • Baseado nos modelos de Conker et al. (2002)

Variância de rastreio na saída de PLL:

variância do oscilador do receptor/satélite

variância da cintilação da fase

variância do ruído termal

Heloísa Alves da Silva


Fundamentos te ricos2
Fundamentos Teóricos

  • Séries temporais das coordenadas GNSS

Modelo

funcional

onde, y0, r, ak, bk e ksão desconhecidos (incógnitas)

Modelo

estocástico

onde:

I é uma matriz identidade quadrada de ordem m

Qf e Qrw são as matrizes cofatoras relacionadas com as componentes flicker noise e random walk

Heloísa Alves da Silva


Fundamentos te ricos3
Fundamentos Teóricos

  • Tipos de ruídos

white noise

flicker noise

random walk

Heloísa Alves da Silva


Metodologia
Metodologia

  • Processamento GNSS - Modelagem estocástica já implementada - Mestrado

    • Posicionamento relativo – GPSeq

    • Posicionamento por ponto – PP_Sc

  • Séries temporais GNSS

    • Realizar testes para identificar as componentes

      • white-noise, flicker noise e random walk

    • Construir um modelo estocástico para avaliar as componentes da série temporal

    • Realizar análise multivariada envolvendo várias estações

      • Identificar elementos comuns, em termos de sazonalidade (anual, semi-anual, etc.).

      • Uma vez identificado os elementos comuns que caracterizam a região de estudo, objetiva-se construir um campo de variabilidade sazonal da região

Heloísa Alves da Silva


Metodologia1
Metodologia

  • Dados a serem utilizados

    • Séries temporais

      • Brasil – RBMC

    • Modelo estocástico dos dados GPS

      • Regiões equatoriais – Brasil

      • Altas latitudes

Heloísa Alves da Silva


Cronograma
Cronograma

  • Obtenção dos créditos junto ao PPGCC;

  • Revisão bibliográfica sobre o assunto;

  • Preparo e realização do exame de qualificação;

  • Implementação de algoritmos para a modelagem estocástica dos dados GNSS;

  • Implementação de algoritmos para a caracterização dos ruídos das séries temporais de coordenadas GNSS;

  • Definição e coleta dos dados;

  • Testes e Análise dos resultados;

  • Alterações e melhorias na implementação;

  • Eventuais correções;

  • Redação da tese de doutorado e defesa.

Heloísa Alves da Silva


Cr ditos
Créditos

Heloísa Alves da Silva


Obrigada pela aten o
Obrigada pela atenção!

Heloísa Alves da Silva


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