Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/139388 http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/30-05-2016/000865695.pdf |
Resumo: | The GPS is one of the GNSS systems most commonly used due to their availability and the great development of the involved technology, providing information on positioning, navigation and time to the users. However, GPS signals transmitted by satellites are subject to several types of phenomena caused by irregularridades in the ionosphere. The ionospheric scintillation is one of these phenomena that can be described as a rapid change in the phase and amplitude of the GPS signal, leading to a weakening or even loss of the signal, depending on its intensity. The scintillation periods are related to the local time, latitude, season of the year and the level of solar activity, wherein in the equatorial region, the effects are more intense.The S4 index has been widely used in the study of ionospheric scintillation in GPS signals. However, recently the presence of other phenomena in these indices was verified and proposed its correction (S4corr). In this work, we performed an wavelet variance analysis in the time series of the S4 index to check for changes in the behavior of S4 and S4corr indexes. Due to the presence of gaps in these time series, the investigation of estimators as well as the respective confidence intervals that could be estimated even with missing data was need. From the wavelet variance analysis was possible to identify the characteristic scales of larger contribution to explain the time series behavior, or a stochastic process that best characterizes the time series of S4 and S4corr indexes. Furthermore, some probability distributions that fit the S4 e S4corr... |
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Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPSComputação - MatematicaAnálise de séries temporaisWavelets (Matematica)CintiladoresIonosferaGPS (Programa de computador)Computer science - MathematicsThe GPS is one of the GNSS systems most commonly used due to their availability and the great development of the involved technology, providing information on positioning, navigation and time to the users. However, GPS signals transmitted by satellites are subject to several types of phenomena caused by irregularridades in the ionosphere. The ionospheric scintillation is one of these phenomena that can be described as a rapid change in the phase and amplitude of the GPS signal, leading to a weakening or even loss of the signal, depending on its intensity. The scintillation periods are related to the local time, latitude, season of the year and the level of solar activity, wherein in the equatorial region, the effects are more intense.The S4 index has been widely used in the study of ionospheric scintillation in GPS signals. However, recently the presence of other phenomena in these indices was verified and proposed its correction (S4corr). In this work, we performed an wavelet variance analysis in the time series of the S4 index to check for changes in the behavior of S4 and S4corr indexes. Due to the presence of gaps in these time series, the investigation of estimators as well as the respective confidence intervals that could be estimated even with missing data was need. From the wavelet variance analysis was possible to identify the characteristic scales of larger contribution to explain the time series behavior, or a stochastic process that best characterizes the time series of S4 and S4corr indexes. Furthermore, some probability distributions that fit the S4 e S4corr...O GPS é um dos sistemas GNSS mais utilizados em razão da sua disponibilidade e do grande desenvolvimento da tecnologia envolvida, fornecendo aos usuários informações sobre posicionamento, navegação e tempo. No entanto, os sinais GPS transmitidos pelo satélite estão sujeitos a diversos tipos de fenômenos causados por irregularridades que ocorrem na ionosfera. A cintilação ionosférica é um destes fenômenos e pode ser descrita como uma mudança rápida na fase e amplitude do sinal GPS, ocasionando um enfraque- cimento ou até mesmo a perda do sinal, dependendo de sua intensidade. Os períodos de cintilação estão relacionados com a hora local, latitude, estações do ano e do nível de atividade solar, sendo que na região equatorial, os efeitos são mais intensos. Os índices S4 tem sido amplamentamente utilizados no estudo da cintilação ionosférica nos sinais GPS. Entretanto, recentemente foi verificada a presença de outros fenômenos nestes índices e foi proposto um índice S4 corrigido, S4corr. Neste trabalho, foi realizada uma análise de va- riânca wavelet nas séries temporais dos índices S4 e S4corr. Devido à presença de lacunas nestas séries temporais, foi necessário investigar estimadores de variância wavelet e res- pectivos intervalos de confiança que pudessem ser estimados mesmo com dados faltantes. A partir da análise de variância wavelet foi possível identificar escalas características que mais contribuem para explicar o comportamento das séries temporais ou a existência de um processo estocástico que melhor caracterize a série temporal dos índices S4 e S4corr...Universidade Estadual Paulista (Unesp)Souza, Eniuce Menezes de [UNESP]Alves, Daniele Barroca Marra [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Oliveira, Bruno Felipe de Jesus [UNESP]2016-06-07T17:12:23Z2016-06-07T17:12:23Z2015-09-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis91 p. :application/pdfOLIVEIRA, Bruno Felipe de Jesus. Análise de variância WAVELET de séries temporais com dados faltantes: avaliação do índice de cintilação ionosférica S4 em sinais de satélite GPS. 2015. 91 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2015.http://hdl.handle.net/11449/139388000865695http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/30-05-2016/000865695.pdf33004129046P9Alephreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-06-20T15:49:42Zoai:repositorio.unesp.br:11449/139388Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T14:15:19.534736Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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The GPS is one of the GNSS systems most commonly used due to their availability and the great development of the involved technology, providing information on positioning, navigation and time to the users. However, GPS signals transmitted by satellites are subject to several types of phenomena caused by irregularridades in the ionosphere. The ionospheric scintillation is one of these phenomena that can be described as a rapid change in the phase and amplitude of the GPS signal, leading to a weakening or even loss of the signal, depending on its intensity. The scintillation periods are related to the local time, latitude, season of the year and the level of solar activity, wherein in the equatorial region, the effects are more intense.The S4 index has been widely used in the study of ionospheric scintillation in GPS signals. However, recently the presence of other phenomena in these indices was verified and proposed its correction (S4corr). In this work, we performed an wavelet variance analysis in the time series of the S4 index to check for changes in the behavior of S4 and S4corr indexes. Due to the presence of gaps in these time series, the investigation of estimators as well as the respective confidence intervals that could be estimated even with missing data was need. From the wavelet variance analysis was possible to identify the characteristic scales of larger contribution to explain the time series behavior, or a stochastic process that best characterizes the time series of S4 and S4corr indexes. Furthermore, some probability distributions that fit the S4 e S4corr... |
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