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Utilização de redes neurais artificiais na previsão do VTEC visando a geração de estações de referência virtuais em tempo-real (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: MACHADO, WAGNER CARRUPT - EP
  • USP Schools: EP
  • Sigla do Departamento: PTR
  • Subjects: SISTEMA DE POSICIONAMENTO GLOBAL; REDES NEURAIS; GEODÉSIA ESPACIAL; ATMOSFERA
  • Language: Português
  • Abstract: As técnicas de posicionamento utilizando os sistemas de navegação por satélite globais (GNSS - Global Navigation Satellite Systems) vêm se desenvolvendo no sentido de proporcionar resultados precisos em tempo-real. Merece destaque a técnica que utiliza dados de uma rede de estações GNSS para gerar estações de referência virtuais, a qual pode proporcionar posicionamento com precisão melhor que 10 cm a usuários de receptores de uma frequência, desde que as estações da rede não estejam separadas por mais de 100 km e o receptor do usuário esteja dentro da região interna à rede. Os primeiros modelos desenvolvidos requerem a solução do vetor das ambigüidades das duplas diferenças das estações da rede. Mais recentemente foi proposta uma metodologia que emprega modelo de Previsão Numérica do Tempo (PNT) para modelar o efeito da atmosfera neutra e um modelo regional do atraso da ionosfera baseado em dados de uma rede GNSS. As soluções dependentes dos dados da rede de referência em tempo-real podem ser inviabilizadas caso ocorra problema de comunicação com tais estações. Neste sentido, esta pesquisa apresenta uma forma de se prever 72 horas da quantidade total de elétrons na direção vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) regionalmente com redes neurais artificiais. Experimentos realizados com dados em baixa e alta atividade solar mostram que o VTEC pode ser determinado com RMS de 1,2 unidades de TEC (TECU - TEC Units) a 12,5 TECU, respectivamente. Estações de referência virtuais foram determinadas aplicando o modelo de PNT e o modelo de RNA citado. Experimentos conduzidos com dados de dezoito linhas de base localizadas no oeste do Estado de São Paulo mostram que a metodologia proposta proporciona posicionamento relativo tridimensional com RMS de aproximadamente 46 cm e desvio-padrão de 19 cm.Quando avaliado no posicionamento absoluto preciso (PPP), as diferenças entre as coordenadas obtidas com as estações de referência virtuais e as determinadas com as estações de referência reais apresentam RMS de 26 cm e desvio padrão de 11 cm.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 20.06.2012
  • Acesso online ao documento

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    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EPBC31200027288FT-3130 Ed.rev.
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    • ABNT

      MACHADO, Wagner Carrupt; FONSECA JÚNIOR, Edvaldo Simões da. Utilização de redes neurais artificiais na previsão do VTEC visando a geração de estações de referência virtuais em tempo-real. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-08022013-155136/pt-br.php >.
    • APA

      Machado, W. C., & Fonseca Júnior, E. S. da. (2012). Utilização de redes neurais artificiais na previsão do VTEC visando a geração de estações de referência virtuais em tempo-real. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-08022013-155136/pt-br.php
    • NLM

      Machado WC, Fonseca Júnior ES da. Utilização de redes neurais artificiais na previsão do VTEC visando a geração de estações de referência virtuais em tempo-real [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-08022013-155136/pt-br.php
    • Vancouver

      Machado WC, Fonseca Júnior ES da. Utilização de redes neurais artificiais na previsão do VTEC visando a geração de estações de referência virtuais em tempo-real [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-08022013-155136/pt-br.php

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