Modelo estatístico para minimizar erros do GPS: uma ferramenta para dar suporte ao GBAS.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
Texto Completo: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=276 |
Resumo: | 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. |
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Modelo estatístico para minimizar erros do GPS: uma ferramenta para dar suporte ao GBAS.Análise de errosSistema de posicionamento global - GPSAnálise de séries temporaisModelos matemáticosTelecomunicaçõesMatemáticaEngenharia eletrônicaDevido 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.Instituto Tecnológico de AeronáuticaFernando WalterLuiz Carlos Laureano da Rosa2006-05-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=276reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:01:42Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:276http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:32:52.155Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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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. |
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