uno studio sulle diverse applicazioni del gps e sul futuro

Transcript

uno studio sulle diverse applicazioni del gps e sul futuro
INTERNATIONAL GEOID SERVICE
DIIAR (Sezione di Rilevamento)
P.zza Leonardo da Vinci, 32
20133 Milano
(Italy)
UNO STUDIO SULLE DIVERSE APPLICAZIONI DEL GPS E SUL FUTURO
SVILUPPO DELLA RETE DI STAZIONI PERMANENTI GPS SUL
TERRITORIO ITALIANO ORIENTATO ALLA CREAZIONE DI UN
SERVIZIO GEODETICO NAZIONALE
Fernando Sansò
M. Clara de Lacy
Politecnico di Milano, sede di Como
INDICE
INTRODUZIONE............................................................................................ 3
1.- DESCRIZIONE DI UNA STAZIONE PERMANENTE................................ 7
2.- USI POTENZIALI DI UNA RETE DI STAZIONI PERMANENTI ........... 10
2.1.- Applicazioni di tipo scientifico ................................................................11
2.2.- Applicazioni di tipo ingegneristico ..........................................................19
3.- SIMULAZIONI.............................................................................................. 19
3.1.- Risultati della prima simulazione.............................................................21
3.2.- Risultati della seconda simulazione .........................................................27
3.3.- Risultati della terza simulazione ..............................................................33
3.4.- Risultati della quarta simulazione (sessione di durata lunga) ..................39
4.- ANALISI DELLE SIMULAZIONI............................................................... 39
5.- CONCLUSIONI E RACCOMANDAZIONI FINALI .................................. 42
UNA BIBLIOGRAFIA DI RECENTI PUBBLICAZIONI .......................... 44
ALLEGATO 1: Gli standard EUREF per le stazioni permanenti................. 55
ALLEGATO 2: Un esempio di progettazione e realizzazione di una
stazione permanente............................................................ 63
ALLEGATO 3: Un esempio dell’effetto residuo di marea ........................... 73
ALLEGATO 4: .............................................................................................. 78
A4.1.- DGPS RTK Positioning Using a Reference Network ...........................79
A4.2.- Testing a Multi-Reference GPS station Network for OTF
Positioning in Brazil ............................................................................86
INTRODUZIONE
Dal 1991 l’Agenzia Spaziale Italiana, attraverso il Centro di Geodesia Spaziale di Matera
(ASI/CGS), ha iniziato diverse attività in campo GPS installando, proprio a Matera, un ricevitore
permanente, che rappresenta una stazione fondamentale (Core Station) dell’International GPS
Service for Geodynamics (IGS) e promuovendo anche dei progetti di collaborazione con diversi
Enti Spaziali ed Istituti di Ricerca Internazionali per l’installazione di altri ricevitori permanenti.
Nel periodo compreso tra il 1993 ed il 1998, le stazioni EUREF presenti in Italia erano sei: Matera,
Venezia, Noto, Medicina e Cagliari, gestite dall’ASI, e Padova, dipendente dall’università. Verso la
fine del 1998 si sono poi aggiunte a questa rete le stazioni di Torino, Trento, Bolzano, Perugia,
gestite dalle Università e dagli Enti Locali, e la stazione di Genova, gestita in remoto dall’ASI di
Matera e appartenente alla rete IGS. In tabella 1 sono riassunte le stazioni permanenti gestite
attualmente dal server GeoDAF (http://geodaf.mt.asi.it).
Tabella 1. Stazioni permanenti gestite da GeoDaf
Stazione
Agenzia
Codice
Rete
ASI
mate
IGS
Matera
ASI
noto
IGS
Noto
ASI
cagl
IGS
Cagliari
ASI
vene
EUREF
Venezia
Università di
Padova
upad
IGS
ASI
medi
IGS
ASI
geno
EUREF
Torino
Politecnico di
Torino
tori
EUREF
Bolzano
Regione Autonoma
Trentino Alto
Adige
bzrg
EUREF
Cosenza
CNR IRPI Cosenza
cose
Prato
Università di
Firenze
prat
Perugia
Università di
Perugia
unpg
Vallo della
Lucania
Lampedusa
L'Aquila
Camerino
ITG "Cenni" Vallo
della Lucania
vluc
ASI
lamp
ASI
aqui
ASI
came
Novara
Comune di Novara
nova
Reggio
Calabria
Isola d'Elba
ITG "Righi"
Reggio Calabria
tgrc
ASI
elba
Padova
Medicina
Genova
EUREF
EUREF
EUREF
Gli scopi precipui di queste stazioni sono scientifici e tecnologici. Il primo obiettivo è di
supportare la realizzazione ed il mantenimento di un sistema di riferimento terrestre su scala globale
per studi di tettonica globale e monitoraggio della rotazione terrestre.
Negli ultimi anni assistiamo al proliferare di stazioni permanenti GPS in Italia, che
rispondono ad un più ampio spettro di esigenze locali: ad esempio la società di telefonia mobile
TIM dispone di una rete composta dalle seguenti stazioni permanenti: Ancona, Bari, Bologna,
Bolzano, Brindisi, Cagliari, Castrovillari, Catania, Catanzaro, Firenze, Foggia, Genova, Milano,
Padova, Palermo, Perugia, Pescara, Roma, Salerno, Sassari, Torino, Udine e Verona.
Volendo realizzare e mantenere un sistema di riferimento geodetico di alta precisione su
scala globale, nel 1993 l’International Association of Geodesy (IAG) ha promosso l’IGS che
consolida una rete mondiale di stazioni permanenti con l’obiettivo di calcolare e distribuire,
principalmente per applicazioni scientifiche, le effemeridi precise dei satelliti GPS, i parametri della
rotazione terrestre, le correzioni degli orologi dei satelliti GPS, le coordinate e la velocità delle
stazioni ITRF (International Terrestrial Reference Frame). Successivamente, con il riconoscimento
della IAG, nasce una sottocommissione denominata EUREF responsabile della definizione e del
mantenimento del sistema di riferimento europeo, tramite densificazione della rete di stazioni GPS
dell’IGS. EUREF è quindi una rete di stazioni permanenti GPS che contribuisce alla realizzazione
annuale su scala europea del sistema internazionale di riferimento ITRF. Quest’ultimo rappresenta
la migliore definizione di sistema di riferimento terrestre oggi possibile e viene materializzato sotto
la guida del servizio internazionale IERS (International Earth Rotation Service) usando diverse
tecniche quali SLR, VLBI, oltre a GPS e GLONASS. L’esistenza di punti di coordinate geodetiche
note ben distribuite su tutta la superficie terrestre, insieme alla disponibilità di un ellissoide
geocentrico ed orientato, è la chiave per generare un posizionamento uniformemente valido su scala
terrestre. Questo schema globale può essere adottato in ambito regionale (ad es. EUREF) ed anche
nazionale. Questo documento ha lo scopo di rispondere alla domanda: “quante stazioni sono
necessarie e come devono essere distribuite per dare all’Italia funzionalità completa rispetto a tutti i
problemi che con una rete permanente si possono oggi risolvere?”. Con tal fine si comincia per
individuare le stazioni permanenti già presenti in Italia ai primi del 2001. L’informazione è
sintetizzata in forma tabellare (tabella 2) catalogando i ricevitori in funzione dell’ente proprietario e
poi in forma grafica (figura 1) localizzando gli stessi apparati su una cartografia dell’Italia al fine di
dare un’impressione di insieme dello stato attuale della copertura nazionale.
Tabella 2. Censimento delle stazioni GPS permanenti in Italia
Ente proprietario
Numero di ricevitori
Località geografica
10
Cagliari
ASI
Camerino
Genova
Isola d’Elba
Lampedusa
L’Aquila
Matera
Medicina(BO)
Noto (SR)
Venezia
Enti di Ricerca/Università
14
Torino
2 reti locali
Pavia
Padova (2)
Pisa
Prato
Siena
Istituti professionali
19
Pubbl. Amministrazione
11
Professionisti
4
Napoli (*)
Bari
Catania (*)
Potenza (2)
Cosenza
Como
Perugia
Trieste
Camerino (MC)
Reggio Calabria
Siniscola (NU)
Sala Consilina (SA)
Vallo della Lucania (SA)
Chiavari
Benevento
Battipaglia (SA)
Cerreto Sannita (BN)
Foggia
Cerignola (FG)
Gela (CL)
Tauria Nova (RC)
Teramo
Pescara
Nardò (LE)
Soverato (CZ)
Pontremoli (MS)
Lamezia Terme (CZ)
Avezzano (AQ)
Bolzano (BZ)
Novara
Trento
Certosa di Padula (SA)
Pordenone
Ampezzo (UD)
Moggio Udinese (UD)
Palmanova (UD)
Duino (TS)
Torino
Merano (BZ)
Modena
Salaparuta (TP)
Gioia Tauro (RC)
Industrie
2 Reti di controllo Frane
32
Valtellina (*)
Frana del Rosone (*)
Roma (4)
Palermo (2)
Matera
Cagliari (2)
Avezzano
Boretto (RE)
Venezia
Ancona
Bari
Bologna
Bolzano
Brindisi
Castrovillari
Catania
Catanzaro
Firenze
Foggia
Genova
Milano
Padova
Perugia
Pescara
Salerno
Sassari
Torino
Udine
Verona
* trattasi di reti locali
Complessivamente tra ricevitori permanenti e reti locali di monitoraggio sono presenti sul
territorio nazionale 94 installazioni di ricevitori permanenti alcuni operativi da anni, altri in procinto
di diventarlo. Tutti i ricevitori hanno caratteristiche strumentali compatibili con il rilievo geodetico
di alta precisione.
Tipicamente le installazioni sono realizzate sul tetto di edifici e quindi, tranne poche
installazioni di ASI (Camerino, Isola d’Elba, Matera), la rete di ricevitori non è utilizzabile per
applicazioni geofisiche e di controllo delle deformazioni geodetiche introdotte da fenomeni sismici;
molti però di tali ricevitori possono essere utilizzati, in linea di principio, per il controllo geodetico
e come punti di riferimento topografico di alta precisione. Solo due ricevitori infine sono collegati o
collegabili con mareografi (Genova e Venezia). Poiché le diverse installazioni sono state realizzate
da enti diversi in modo indipendente la distribuzione dei ricevitori non è omogenea e a fianco di
zone e/o città dove si ha ridondanza di impianti vi sono altre aree prive di installazioni permanenti.
Interessante infine è la realizzazione di alcune reti locali per il controllo locale del territorio come
ad esempio quelle installate da ENEL per il monitoraggio Frane e/o quelle installate sul Vesuvio e
sull’Etna.
Per quanto riguarda ancora la distribuzione geografica, mostrata in figura 1 si noti che le
aree che allo stato attuale sembrerebbero più sprovviste di installazioni e dove, quindi, sarebbe
necessario concentrare gli sforzi di densificazione della rete, riguardano l’area nordoccidentale
(Piemonte, Valle d’Aosta e Liguria), il centro nord (Lombardia ed Emilia Romagna) e tutta l’area
dell’Italia centrale, dalla Toscana fino al Molise.
Rosone
Como
Bolzano (2)Merano
v
Valtellina Trento
Ampezzo
vVerona
Padova (3)
Novara
Venezia
v Milano
v
Torino (3)
v
Boretto(RE) Modena
Pavia
v
v
Medicina (2)
Genova (2)
Firenze
v
Chiavari
v
v
Pontremoli
Pisa
Siena
Prato
Palmanova
Moggio Udinese
v
Udine (2)
Trieste
Camerino (2)
Ancona
v
Perugia (2)
v
Elba
L’Aquila v
Roma (4)
vvvv
v
Pescara
Avezzano(2)
v
Teramo
Foggia 3)
Bari (2)
v
Napoli
Brindisi
Potenza
(2)
Salerno
v
Matera
(2)
v
Battipaglia
v
Vallo d. Lucania
Certosa di Padula
Benevento (2)
Sassari
Nuoro
v
v Catanzaro
Sala Consilina
Lamezia Terme
Soverato
Cosenza
vv
Cagliari (3)
Tauria Nova.
ricevitori ASI
altri istituti di Ricerca
Lecce
Trapani
Pubblica Amministrazione
v ricevitori di Industrie
Palermo (2)
vv
Catania (2)
v Castrovillari
Gioia tauro
Reggio C.
v
Gela.
Noto
ricevitori di Professinisti
Istit. Professionali
Rete locale
Lampedusa
Figura 1. Stazioni permanenti presenti in Italia
Infine bisogna considerare che dei 94 siti individuati solo un 25-30%, allo stato attuale,
rende disponibili con continuità i propri dati alla comunità scientifica, in tutti gli altri i casi i dati
non sono in generale disponibili. Questo implica che solo il 25–30% dei dati prodotti dalle stazioni
permanenti risulta attualmente analizzato con continuità e in modo controllato.
1. DESCRIZIONE DI UNA STAZIONE PERMANENTE
Una stazione GPS permanente consiste in un ricevitore GPS che staziona costantemente sullo
stesso sito. L’architettura di una tale stazione dipende, in alcuni casi, dalla particolare applicazione,
nel caso più generale, però, si traduce in una antenna, nel ricevitore vero e proprio e in un computer
di controllo dell’intero sistema, che consente tra l’altro, il monitoraggio da remoto del ricevitore
GPS e il salvataggio locale dei dati acquisiti.
Tipicamente una stazione GPS permanente opera senza interruzioni acquisendo e
immagazzinando i dati di codice e di fase di tutti i satelliti in visibilità dal ricevitore 24 ore su 24
per 365 giorni l’anno. Naturalmente ciò è reso possibile dalla disponibilità della rete elettrica per
alimentare il ricevitore, così come l’eventuale controllo da remoto del ricevitore implica che lo
stesso sia connesso ad una linea telefonica o ad una linea dati. Qualora il ricevitore fosse dotato di
apposito SW e apposito link di comunicazione esso può calcolare e distribuire, in tempo reale, le
correzioni differenziali DGPS (se calcolate per i codici) o RTK (se calcolate per le fasi) che
consentono all’utente di determinare la propria posizione con precisione sub-metrica (DGPS), o
centimetrica (RTK) stazionando sul punto un tempo brevissimo. E’ evidente che una tale stazione di
solito risulta localizzata presso strutture più ampie (uffici, centri di ricerca o altro) dove oltre alla
alimentazione elettrica o la disponibilità di linee telefoniche sia disponibile anche una vigilanza che
garantisca la protezione del sistema da estranei o animali, e i necessari ambienti per localizzare
adeguatamente l’antenna, il ricevitore, il computer ecc. In alcuni casi, infine, a fianco del sensore di
posizione, il GPS, possono essere installati anche apparati meteorologici o altri sensori per
applicazioni specifiche.
Figura 2. Rete Euref (maggio di 2001)
Per quanto riguarda le caratteristiche tecniche che deve avere un ricevitore GPS permanente si
rimanda agli standard definiti in ambito EUREF (vedi Allegato 1). Un esempio recente di ricevitore
geodetico di alta precisione conforme a tali standard, sia dalla punto dei vista della documentazione
di corredo che per le caratteristiche della monumentazione di antenna, è il sito del Politecnico di
Milano (sede di Como) ubicato nel nuovo edificio dell’Università di via Valleggio 11 (maggiori
informazioni al riguardo sono riportate in Allegato 2).
Si ritiene, invece, opportuno fare qualche ulteriore considerazione sulla scelta del sito ove
localizzare la stazione permanente e sulle problematiche connesse con la monumentazione del
punto ove localizzare l’antenna.
In tali considerazioni si farà riferimento alle applicazioni del GPS che presentano requisiti più
stringenti. I sistemi che soddisferanno tali requisiti, infatti, saranno in grado di supportare
adeguatamente anche applicazioni meno esigenti mentre non vale il viceversa.
Si ritiene che le applicazioni che hanno le maggiori esigenze siano quelle scientifiche per la loro
natura di richiedere le massime prestazioni dalla strumentazione.
Le principali linee guida che devono essere seguite per quanto riguarda l’individuazione del sito
e la monumentazione di antenna sono le seguenti:
• scelta di un sito elettromagneticamente pulito, per quanto possibile, per ridurre al minimo il
rischio di interferenze non desiderate;
• scelta di un sito libero da costruzioni circostanti, per quanto possibile, per ridurre al minimo
il rischio di percorsi multipli;
• monumentazione stabile ancorata direttamente su roccia o sedimenti stabili, (per
applicazioni geofisiche, in particolare, è da evitare il posizionamento su tetti o
manufatti, soprattutto se oggetto di studio fossero le deformazioni indotte da fenomeni
sismici. La localizzazione sopra tetti anche se di stabili antisismici è sconsigliata per
•
garantire la maggior stabilità possibile del punto; sopra un tetto, infatti, il ricevitore
sarà sensibile ad una serie di movimenti in alta frequenza dovuti alle oscillazioni dello
stabile e di carattere stagionale dovuti alla dilatazione termica delle strutture che
necessiterebbero una adeguata modellizzazione.)
Visibilità del cielo sopra l’antenna completamente libera anche a gradi bassi (5° - 10° cut-off
di elevazione) per ottimizzare l’utilizzo della stazione per studi meteorologici.
I precedenti requisiti vanno considerati come ottimali nella realizzazione di nuove installazioni
per applicazioni scientifiche; alcuni di questi diventano obbligatori se le applicazioni prioritarie per
cui vengono realizzati i ricevitori permanenti, sono, ad esempio, di tipo geodinamico oppure per
studi in campo meteorologico.
Pur potendo sembrare ovvie le considerazioni precedenti non vanno sottovalutate poiché la
realizzazione di una stazione permanente avviene a seguito di un trade-off che tiene in conto anche
degli aspetti logistici di funzionalità operativa del ricevitore (sito vigilato, alimentazione elettrica,
connessioni telefoniche ecc.). Tali considerazioni hanno preso spesso il sopravvento con la
conseguenza, in alcuni casi, di limitare in certa misura il potenziale utilizzo dei dati acquisiti dal sito
per alcune applicazioni e studi scientifici. Il caso del ricevitore di Venezia è forse il caso più
evidente di questo problema.
A completamento dell’analisi delle caratteristiche di una stazione permanente è opportuno
delineare le caratteristiche del SW installato sul PC di corredo della stazione permanente. Tramite il
PC si devono poter svolgere:
• le funzioni di controllo e diagnostica del Ricevitore sia in locale che da remoto,
• il salvataggio locale dei dati in modo da poter reiterare la comunicazione degli stessi al
Centro di raccolta qualora si presentassero dei problemi di connessione,
• effettuare controlli di qualità dei dati.
Relativamente a queste problematiche esiste una esperienza diffusa. Ogni casa
costruttrice/distributrice di ricevitori ha elaborato proprie soluzioni compatibili e ottimizzate
relativamente all’HW impiegato e anche in ASI ed in particolare al CGS si è accumulata una
notevole esperienza in questo settore al punto che ogni considerazione ulteriore sarebbe banale e
non aggiungerebbe nulla a quanto non sia ormai entrato nella conoscenza comune degli operatori
del settore.
E’ infine opportuno sottolineare che una stazione GPS permanente non ha, in generale,
significato di per sé ma in quanto vertice di una rete di stazioni permanenti, è cioè inserita in un
contesto più ampio, ed è all’interno di quest’ultimo che i dati acquisiti dai diversi ricevitori possono
essere utilizzati appieno per scopi scientifici. Ciò pone anche il problema della gestione del flusso
dei dati dalla singola stazione ai Centri di raccolta dati fino ai centri di analisi che restituiscono i
dati elaborati. Anche in relazione a queste problematiche si rimanda agli standard adottati in ambito
EUREF (allegato 1) sottolineando però un aspetto che a nostro parere ASI dovrebbe approfondire
meglio, il controllo di qualità dei dati.
Allo stato attuale viene utilizzato un SW il TEQC (Translate Edit Quality Check sviluppato
presso l’UNAVCO che è di fatto diventato uno standard internazionale. Tale SW si è sviluppato ed
è cresciuto in parallelo allo sviluppo di progetti quali IGS e EUREF che nascono per la
realizzazione e il mantenimento del sistema di riferimento globale. Per la realizzazione dei propri
prodotti IGS ed EUREF analizzano batch di dati di 24 ore che vengono ulteriormente mediati su
base settimanale. E’ evidente in questo caso che il problema del controllo di qualità è concentrato
sull'analisi di eventuali disturbi di lungo periodo poiché disturbi in alta frequenza vengono
agevolmente eliminati in sede di analisi. Recentemente, però, alcune applicazioni (e.g.
meteorologia) utilizzano data set molto più brevi per applicazioni in Near Real Time, e questa
situazione viene ulteriormente esasperata nel caso di applicazioni in tempo reale per traiettografia di
precisione di mezzi in movimento. In questo caso disturbi in alta frequenza possono essere più
critici di quanto non sperimentato precedentemente. Si ritiene quindi che sia opportuno da parte di
ASI avviare degli studi dedicati per approfondire le problematiche connesse con il controllo di
qualità dei dati anche nel caso di disturbi in alta frequenza quali i percorsi multipli.
2. USI POTENZIALI DI UNA RETE DI STAZIONI PERMANENTI
Una rete geodetica di stazioni permanenti è una rete la cui funzione è fornire una
materializzazione del sistema di riferimento terrestre, monitorato nel tempo, determinato con il
massimo di precisione ottenibile allo stato dell’arte, allo scopo di poter servire da appoggio in modo
consistente per tutte le potenziali applicazioni. Per descrivere tali applicazioni in modo più
approfondito è opportuno ricordare le equazioni delle osservabili GPS:
a) misura di pseudorange ( Prs (t r )) : è la misura del tempo di volo impiegato dal segnale emerso
dal satelite per raggiungere il ricevitore; si ottiene dello spostamento temporale necessario per
allineare il codice ricevuto dal satellite (s) all’epoca t r con una sua replica generata nel
ricevitore (r) alla medesima epoca, moltiplicato per la velocità della luce c. La sua equazione di
osservazione è data da:
Prs (t r ) = ρ rs (t r ) + c(δt S − δt r ) + δρ ion + δρ trop ,
(1)
dove
ρ rs (t r ) rappresenta la distanza geometrica tra satellite e ricevitore e si può esprimere in
funzione delle coordinate cartesiane del ricevitore e del satellite nel Sistema di Riferimento
Convenzionale Terrestre (SRCT):
ρ rs (t r ) = ( X s − X r ) 2 + (Y s − Yr ) 2 + ( Z s − Z r ) 2 ,
essendo:
( X s , Y s , Z s ) le coordinate del satellite all’istante di emissione del segnale t s ,
( X r , Yr , Z r ) le coordinate del ricevitore all’epoca di ricezione del segnale t r ,
δt s rappresenta l’errore di sincronismo dell’orologio del satellite,
δt r è l’errore di sincronismo dell’orologio del ricevitore,
δt ion è l’errore dovuto alla ionosfera,
δt trop è l’errore dovuto alla troposfera.
b) misura di fase: è costituita da una componente frazionaria, che consiste nello sfasamento tra la
fase dell’onda portante ricevuta dal satellite all’epoca t r e la fase di una copia della portante
generata dall’oscillatore all’interno del ricevitore alla stessa epoca, ed una componente intera,
che rappresenta la variazione del numero intero di lunghezze d’onda compresse nella distanza
satellite-ricevitore tra le epoche t r e t 0 . La sua equazione di osservazione, scritta
dimensionalmente come una distanza, è data da
λΦ rs (t r ) = ρ rs (t r ) + c(δt S − δt r ) − δρ ion + δρ trop + δρ rel − λN (t 0 ) ,
ove
λ
è la lunghezza d’onda della portante,
(2)
N (t 0 ) è l’ambiguità di fase iniziale,
δρ rel è l’errore dovuto agli effetti relativistici.
Si noti che, a meno del termine δρ rel (peraltro molto piccolo e ben modelizzabile), introdotto
per migliorare la modellizzazione degli effetti relativistici che influenzano la misura di fase, la
struttura dell’equazione di osservazione relativa alla misura di fase è del tutto analoga a quella
dell’equazione di osservazione relativa alla misura di pseudorange se non comparisse l’incognita
N (t 0 ) , (ambiguità iniziale), la cui determinazione è necessaria per tradurre le misure di fase in
misure di distanza di alta precisione. Quindi per valutare le applicazioni che una rete geodetica di
ricevitori permanenti GPS può soddisfare, è sufficiente analizzare ognuno dei termini che
compaiono nelle equazioni (1) o (2), salvo quello riguardante l’ambiguità di fase iniziale che non è
legato ad aspetti fisici ma ad al modo con cui è fatta la misura. In particolare, per le applicazioni di
tipo scientifico, analizzeremo la distanza geometrica tra satellite e ricevitore, i termini ionosferico,
troposferico e gli orologi. Successivamente verranno elencate le applicazioni di tipo ingegneristico
o civile.
2.1 Applicazioni di tipo scientifico
Le applicazioni di tipo scientifico si classificano del seguente modo:
A) Derivate della distanza geometrica tra satellite e ricevitore.
a) Scala globale:
1. realizzazione e mantenimento di un sistema di riferimento globale;
2. monitoraggio delle deformazioni crostali;
3. supporto alle POD (Precise Orbit Determination);
4. definizione di un riferimento globale di altezza.
b) scala nazionale
1. realizzazione di un sistema di riferimento nazionale;
2. monitoraggio della geodinamica di una nazione;
3. miglioramento della precisione della rete geodetica nazionale;
4. definizione del riferimento di altezza;
5. determinazione del geoide.
B) derivate del ritardo ionosferico;
C) derivate del ritardo troposferico;
D) derivate degli orologi.
Si passa adesso ad analizzare in dettaglio ogni uno di questi punti.
A) Distanza geometrica tra satellite e ricevitore.
All’interno di questo termine compaiono le coordinate del ricevitore e del satellite e, quindi,
implicitamente un sistema di riferimento.
a) Le implicazioni immediate su scala globale sono pertanto le seguenti:
1. Realizzazione e mantenimento di un sistema di riferimento globale. La necessità di
mantenere a livello internazionale una serie di sistemi di riferimento è ben nota e di essa
sono responsabili servizi internazionali di organizzazioni come la IAG e la IAU
(International Astronomical Union): in particolare vengono monitorati l’orientamento
terrestre definito da una terna di assi cartesiani che materializzano un Sistema Istantaneo
Terrestre, rispetto ad un Sistema Convenzionale Celeste (sistema quasinerziale), il
movimento della terna suddetta rispetto alla Terra determinando serie storiche del moto
del polo e della lunghezza del giorno.
2. Monitoraggio dell deformazioni crostali. I vertici di una rete di stazioni GPS
permanenti costituiscono un poliedro che su scala globale si deforma in funzione
dell’evoluzione tettonica delle placche. L’analisi delle serie storiche delle linee di base
consente il monitoraggio di tali deformazioni su scale che vanno da 1000 Km fino a 10
Km in funzione della densità dei vertici del poliedro.
Figura 3. IGS extended network
I servizi internazionali promossi dalla IAG responsabili del mantenimento del ITRF e
principalmente coinvolti negli studi di tettonica globale sono:
- International Earth Rotation Service (IERS), http;//hpiers.obspm.fr, responsabile del ITRF.
- International GPS Service (IGS), http://igscb.jpl.nasa.gov.
- International Laser Ranging Service (ILRS), http://ilrs.gsfc.nasa.gov.
- International VLBI Service for Geodesy and Astrometry (IVS), http://ivscc.gsfc.nasa.gov.
Tra tutti, un ruolo importante è certamente quello dell’IGS che raccoglie dati di
approssimativamente 200 stazioni sparse nel mondo e li elabora attraverso molti centri di
analisi fino a generare i prodotti finali (effemeridi, correzioni degli orologi, parametri di
orientamento della Terra nello spazio, coordinate e velocità delle stazioni, stime dei ritardi
troposferici allo zenit) ad uso della comunità scientifica.
Figura 4. IGS Global Tracking Stations
Indicativamente posizioni e velocità settimanali delle stazioni sono note
rispettivamente con precisioni (1σ) dell’ordine di 1.5÷5 mm e di 1÷3 mm/anno. I dati
dell’IGS vengono poi combinati con quelli del tracking laser e del VLBI dallo IERS per
definire l’ITRF.
Figura 5. Flusso di dati del IGS
Tabella 3. Prodotti dell’IGS
Product
Available
Interval
Satellite Orbits&clocks
Predicted
Real-time
Rapid
17 hours
Final
12 days
15 min
15 min
15 min
IGS Combined (Prelim.)
Weekly solutions
2-4 weeks
7 days
Precision
orbits
50 cm
10 cm
5 cm
Stat.Post
3-5 mm
clocks
30 ns
.5 ns
.3 ns
Velocities
1-3mm/y
Earth Rotation Parameters
Rapid PM
17 hours
Final PM
10 days
Rapid UT /LOD
17 hours
Final UT /LOD
10 days
1 day
1 day
1 day
1 day
Tropospheric ZPD <4 weeks
2 hours
Ionosph. grid TEC <4 weeks
2 hours
3.
ERPs
.2 mas.
.1 mas
.10 ms
.05 ms
rates/LOD
.4 mas/d
.2 mas/d
.06 ms/d
.03 ms/d
4 mm
2 TEC unit (~20cm)
Supporto alle POD. La validità del GPS per la determinazione delle orbite precise dei
satelliti è stata dimostrata ad esempio dai risultati ottenuti con TOPEX/POSEIDON.
L’orbita definitiva di TOPEX risulta infatti nota uniformemente con una precisione
dell’ordine del cm. Questo successo ha rappresentato l’inizio per un utilizzo più esteso
del GPS a bordo dei satelliti LEO (Low-Earth Orbiters), non solo per la determinazione
delle POD, ma anche per altre applicazioni come la ricostruzione dei profili atmosferici
e la determinazione del campo di gravità terrestre come testimoniato de una serie di
misioni scientifiche in corso o in preparazione. Un satellite può misurare uno o più
funzionali del campo gravitazionale terrestre; tali funzionali sono funzioni del
potenziale anomalo e quindi possono essere usati per ricostruire un modello globale del
campo di gravità. Con questo scopo si sono sviluppati tre progetti internazionali:
- La missione tedesca CHAMP (Challenging Mini-satellite Payload for Geophisycal
Research and Application, Reigber et al. 1996). Il progetto CHAMP è basato sul
concetto del tracciamento di un satellite a bassa quota da parte di un satellite ad alta
quota. La massa di prova (a bordo di CHAMP) è in orbita a bassa quota intorno alla
terra, mentre ad alta quota (circa 20000 Km), sono posizionati i satelliti GPS. Un
ricevitore GPS è montato sul satellite basso, in modo da monitorare costantemente e
tridimensionalmente il suo moto relativo. Più è bassa la quota del satellite
contenente la massa di prova, più alta sarà la sua sensibilità alle variazioni spaziali
del campo gravitazionale. Poiché l’orbita del satellite non è guidata soltanto
dall’effetto di forze gravitazionali, ma anche da forze superficiali (come il drag
atmosferico, la pressione di radiazione solare, l’albedo, etc.), CHAMP è fornito di un
accelerometro tri-assiale in grado di misurare tutti questi effetti. Anche i satelliti GPS
sono soggetti a forze non gravitazionali, ma è possibile modelizzarle con maggiore
precisione, considerando anche il fatto che le effemeridi di questi satelliti sono
estremamente accurate.
- La missione americana-tedesca GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment,
ESA 1998). È un progetto approvato. Il lancio è previsto entro il 2001 e la sua durata
non dovrebbe superare i cinque anni. GRACE è un satellite basato sul concetto del
tracciamento di due satelliti a bassa quota che si inseguono volando, relativamente
vicini, lungo la stessa orbita. La scelta di un’orbita a bassa quota comporta una
buona sensibilità agli effetti del campo gravitazionale. Il moto relativo del centro di
massa dei due satelliti è misurato con altissima precisione (≅ 10 µ m) , grazie ai
ricevitori GPS a bordo di ciascun satellite. Anche in questa missione viene misurato
l’effetto delle forze non gravitazionali su ciascuna navicella.
- La missione europea GOCE (Gravity Field and Ocean Circulation Explorer, ESA
1998). Il satellite verrà lanciato nel 2004 e la durata prevista è di 12 mesi. Anche in
questo caso il GPS serve da supporto a questa missione, in cui il gradiometro a bordo
di GOCE ha come obiettivo principale la determinazione delle frequenze medio-alte
del campo gravitazionale terrestre con una precisione tale da garantire la
determinazione del geoide globale con una precisione dell’ordine del centimetro ed
una risoluzione spaziale a terra di approssimativamente 80 Km.
Figura 6. La gradiometria da satellite. Il concetto di GOCE
4.
Definizione di un riferimento globale di altezza.
La determinazione di un riferimento globale di altezza è necessaria per diverse
applicazioni in campo, ad esempio oceanografico o di terra solida. Tradizionalmente, le
quote venivano ottenute con la livellazione geometrica, tramite operazioni lunghe e
costose. Attualmente le quote ellissoidiche si ottengono in modo efficiente e veloce con
il posizionamento GPS. La conversione di queste quote geometriche in quote
ortometriche necessita della conoscenza del geoide (superficie di riferimento a quota
nulla). Solitamente i geoidi utilizzati sono geoidi locali, ossia superfici relative ad aree
limitate quali ad esempio interi territori nazionali. La conoscenza di un geoide globale
permetterebbe, invece, l’unificazione di tutti i sistemi di riferimento locali in un unico
riferimento mondiale. L’obiettivo è quindi quello di stabilire un unico datum di altezza,
con la precisione di qualche centimetro, a partire dalla conoscenza del geoide e dal
posizionamento GPS.
b) Implicazione su scala nazionale. Su scala nazionale la rete:
1. rappresenta la realizzazione di un sistema di riferimento nazionale di ordine zero;
2. consente il monitoraggio continuo dell’evoluzione geodinamica nazionale in funzione
della densità;
3. permette il miglioramento della precisione delle coordinate assolute di tutta la rete
geodetica e l’inquadramento del sistema di riferimento nazionale in ITRF;
4. l’aggancio della rete ai mareografi di riferimento (Genova per l’Italia) che definisce il
livello medio del mare e le sue variazioni in un sistema di riferimento globale, cioè la
definizione del riferimento di altezza;.
5 la determinazione del geoide terrestre e marino. Il GPS può contribuire alla stima locale
del geoide, in particolare di quello nazionale. In pratica l’ondulazione del geoide può
essere calcolata a partire da osservazioni GPS effettuando, sugli stessi punti GPS,
campagne di livellazione geometriche unite a misure di gravità lungo le linee di
livellazione.
B) Ritardo ionosferico.
Il GPS può essere applicato per la tomografia ionosferica sia da Terra che dai satelliti LEO e
GPS. La missione ROCSAT3/COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology,
Ionosphere and Climate) consiste di sei satelliti a bassa quota che hanno l’incarico di sondare
l’atmosfera mediante la tecnica di radio-occultazione di satelliti GPS. Va accennato che la
conoscenza della ionosfera in termini di TEC attualmente ha una risoluzione orizzontale di
qualche centinaio di Km; quella verticale si spera di averla con metodi di occultazione, da
missioni spaziali come quella citata.
Figura 12. Tomografia ionosferica per occultazione
(TEC) TECU
Figura 7. Informazione ionosferica globale ricavata dal Code Center per il giorno 177,
2000 alla 1:15 UT
D’altro conto le correzioni ionosferiche alle osservazioni GPS possono aumentare fino a
circa 100 m con variazioni normali di qualche percento su 1000 Km in particolare alle medie
latitudini. Ne segue che una conoscenza dei termini correttivi nei punti che distano tra loro di
meno di 100 Km può permettere di predire la correzione stessa per un ricevitore posto nella
stessa zone con una precisione di alcuni centimetri; che anche se non è utile per la geodinamica
va comunque bene per le applicazioni cartografiche.
Daily TEC on 01May06
(TEC) TECU
Figura 8. Informazione ionosferica locale ricavata da Matera per il giorno 6 Maggio 2001
Figura 9. Tecnica di radio-occultazione
C) Ritardo troposferico.
È noto che il segnale GPS viene rallentato e deviato per effetto dell’attraversamento
della troposfera e che tale ritardo può essere suddiviso in una componente idrostatica ed in una
componente umida. La prima è modelizzabile in modo accurato quando sono noti i parametri
termodinamici locali di pressione e temperatura. Delle due componenti, la seconda è funzione
unicamente dell’acqua presente in atmosfera sotto forma di vapore e può, quindi, essere un utile
strumento per la stima del contenuto d’acqua precipitabile (Precipitable Water Vapor, PWV) e
dell’umidità relativa dell’atmosfera. Il vapore d’acqua nell’atmosfera è un parametro
fondamentale nella formulazione delle previsioni meteo e pertanto rilevante nella prevenzione
di eventi meteorologici che possono innescare repentini e rovinosi fenomeni franosi o
alluvionali dovuti al dissesto idrogeoloico del territorio. Il vapore d’acqua può essere
determinato con grande precisione e bassi costi a partire dalla stima del ritardo troposferico. Il
GPS assume così una valenza utile agli studi in ambito meteorologico, climatologico e
idrologico. Un esempio del contributo del GPS agli studi meteo e climatici è testimoniato dal
programma MAGIC (Meteorological Applications of GPS Integrated Column Water Vapor
Measurements in the Western Mediterranean) e dal programma COST 716 (European Cooperation in the Field of Scientific and Technical Research, Exploitation of ground based GPS
for climate and numerical weather prediction applications). Questo settore di analisi dei dati
GPS è ancora un settore in cui sviluppare ulteriore ricerca dedicata in particolare alla
definizione della densità media ottimale di una rete disegnata per tali applicazioni.
Figura 10. Congruenza entro il millimetro fra i PWV ottenuti a partire da misure GPS ed
a partire da un radiometro di vapore dell’acqua nella stazione IGS di Potsdam.
D) Orologi.
Una rete di stazioni permanenti GPS può servire per la definizione, diffusione e mantenimento
di una scala temporale (Time Reference Frame) accurata utile per i diversi tipi di applicazioni
scientifiche.
2.2 Applicazioni di tipo ingegneristico
Sono molte anche le possibili applicazioni di tipo ingegneristico di una rete permanente; ne
riportiamo alcune particolarmente significative:
• la determinazione di punti fiduciali catastali,
• la determinazione di punti di appoggio fotogrammetrico e di georeferenziazione di immagini
satellitari,
• la costruzione di reti di inquadramento per grandi opere civili,
• il rilievo di aggiornamento tecnico e catastale,
• la traiettografia di strade, di ferrovie, di corsi d’acqua,
• i rilievi batimetrici e tutte le numerose applicazioni GIS,
• il posizionamento cinematico per la navigazione,
Tutte queste applicazioni utilizzano largamente i sistemi satellitari di localizzazione, cioè la rete
americana GPS o la russa GLONASS. Entrambe sono state progettate per poter determinare con
grande precisione la posizione di unità, veicoli o obiettivi di interesse essenzialmente militare. Reti
simili sono state progettate anche per l’utenza civile, per quanto presentino per i civili delle
limitazioni al loro utilizzo. Le limitazioni consistono principalmente:
• nella mancanza di garanzie di continuità e qualità del servizio da parte dei loro operatori
(militari), ad esempio gli utenti possono non venire informati tempestivamente di eventuali
guasti ai satelliti e/o della indisponibilità del servizio per uso civile;
• nella marginalità del segnale in zone urbane e nelle regioni situate a latitudini elevate;
• nella insufficiente precisione dei segnali resi disponibili per applicazioni civili (selective
availability).
Per questi motivi e per esigenze di precisione, affidabilità, sicurezza per l’utenza civile l’Unione
Europea ha deciso lo sviluppo del progetto GALILEO, ovvero di un sistema europeo civile
indipendente di navigazione quand’anche operabile con GPS e GLONASS. Il programma
GALILEO (http://www.galileo-pgm.org) prevede l’introduzione di una terza frequenza per
migliorare il posizionamento (ad esempio verrà perfezionata la stima del disturbo ionosferico) e per
ottimizzare la navigazione, in particolare aeronautica.
Fino a questo punto abbiamo cercato di sottolineare la necessità di ingrandire e densificare, al pari
dalle altre grandi nazioni europee, la rete di stazioni permanenti GPS italiana. La questione che
affronteremo ora è pertanto la seguente: “di quante stazioni ha bisogno il territorio nazionale
italiano?”
3. SIMULAZIONI
In un progetto di densificazione della rete italiana vanno evidentemente considerate
problematiche di tipo scientifico, tecnico ed economico. In particolare l’analisi delle precisioni di
posizionamento ottenibili in funzione della densità della rete costituisce un necessario studio
preliminare. A tal fine sono state fatte quattro simulazioni in cui sono stati ipotizzati alcuni scenari
possibili (rete a maglia quadrata con lati da 50 a 110 Km). Per ogni scenario sono state simulate le
osservazioni di codice e fase delle stazioni di un quadrilatero e di un quinto ricevitore collocato al
suo interno e che abbiamo ipotizzato fosse un vertice di Como. In particolare, in tre serie di
simulazioni corrispondenti a momenti diversi di tre giornate diverse, sono state considerate sessioni
di durata variabile fra 15 e 240 minuti che corrispondono ipoteticamente ad impieghi del GPS che
vanno da quello cartografico a quello scientifico. Nell’ultima simulazione si è voluto rappresentare
lo scenario per una campagna più lunga per usi scientifici e si è perciò simulato un periodo di
osservazione di 16 ore. Le osservazioni simulate sono quindi state elaborate per determinare la
posizione del ricevitore interno rispetto alle stazioni di riferimento, si è cioè rappresentata la
situazione di un quadrato geodetico nei cui vertici sono disposte delle stazioni GPS permanenti con
quella di un singolo ricevitore (utente) al centro, dove si ha presumibilmente la minor precisione di
determinazione delle coordinate. Le simulazioni e le elaborazioni dei dati sono state fatte con il
software scientifico Bernese 4.2, generando osservazioni ogni 15 secondi, senza cycle slips,
supponendo una standard deviation a priori per le portanti L1 e L2 di 3 mm, trascurando l’effetto
troposferico ed ipotizzando una ionosfera uniforme. Una volta simulati i dati, il processamento è
stato realizzato come se questi fossero osservabili reali, ovvero si è ottenuta la soluzione L3 fixed,
utilizzando il metodo SIGMA per la risoluzione dell’ambiguità di fase iniziale.
Nel seguente paragrafo vengono presentate i risultati delle simulazioni realizzate in questo
studio. È importante ricordare che i risultati delle simulazioni non danno un’accuratezza realistica in
termini di valore assoluto della varianza delle coordinate, tuttavia possono ragionevolmente essere
usate in modo relativo, cioè possiamo ipotizzare che siano rispettati in modo realistico i rapporti tra
le due accuratezze almeno perciò che riguarda gli effeti puramente legati alla geometria. Come
conseguenza delle simulazioni, sono state stimate le coordinate di un ipotetico vertice di Como
(rappresentate in blu nei grafici successivi) ed il loro scarto quadratico medio. Le coordinate
teoriche di questo punto (rappresentate in rosso nei grafici successivi) sono riportate nella tabella. 4.
Tabella 4. Coordinate teoriche di Como
x (m)
y (m)
z (m)
4398309.792
704173.276 4550170.368
Vengono anche riportati l’errore quadratico medio teorico e quello campionario, le cui
espressioni sono rispettivamente:
σ p = σ x2 + σ y2 + σ z2
S p = ( xˆ − x) 2 + ( yˆ − y ) 2 + ( zˆ − z ) 2
3.1. Risultati della prima simulazione
Tabella 5. Coordinate di Como stimate con lato di 50 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7525 0.0465
4398309.7900 0.0021
4398309.7924 0.0013
4398309.7915 0.0010
4398309.7924 0.0006
y (m)
sqm y (m)
704173.256
0.0501
704173.2769 0.0015
704173.2747 0.0008
704173.2756 0.0005
704173.2762 0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3696
0.036
4550170.3680 0.0017
4550170.3688 0.0012
4550170.3683
0.001
4550170.3688 0.0006
σp (m)
Sp (m)
0.0773
0.0031
0.002
0.0015
0.0003
0.0443
0.0022
0.0016
0.0017
0.0009
Tabella 6.Coordinate di Como stimate con lato di 70 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7525 0.0465
4398309.7913 0.0022
4398309.7948 0.0014
4398309.7916 0.0010
4398309.7914 0.0006
y (m)
704173.256
704173.2772
704173.2746
704173.2763
704173.2763
sqm y (m)
0.0501
0.0015
0.0009
0.0006
0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3696
0.036
4550170.3677
0.0017
4550170.3687
0.0012
4550170.3676
0.001
4550170.3670
0.0006
σp(m)
Sp (m)
0.0773
0.0032
0.0021
0.0015
0.0009
0.0443
0.0015
0.0016
0.0006
0.0012
Tabella 7. Coordinate di Como stimate con lato di 90 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7525
0.0465
4398309.7899
0.0022
4398309.7919
0.0014
4398309.7915
0.0010
4398309.7927
0.0006
y (m)
704173.256
704173.2761
704173.2752
704173.275
704173.2761
sqm y (m)
0.0501
0.0015
0.0009
0.0006
0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3696
0.036
4550170.3668
0.0017
4550170.3684
0.0012
4550170.3678
0.001
4550170.3688
0.0006
σp (m)
Sp (m)
0.0773
0.0032
0.0021
0.0015
0.0009
0.0443
0.0024
0.0009
0.0011
0.0011
σp (m)
Sp (m)
0.0773
0.0032
0.0022
0.0015
0.0773
0.0443
0.0013
0.0018
0.0006
0.0443
Tabella 8. Coordinate di Como stimate con lato di 110 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7525
0.0465
4398309.7908
0.0022
4398309.7904
0.0015
4398309.7921
0.0010
4398309.7525
0.0465
y (m)
704173.256
704173.2755
704173.2753
704173.2766
704173.2560
sqm y (m)
0.0501
0.0015
0.0010
0.0006
0.0501
z (m)
4550170.3696
4550170.3682
4550170.3674
4550170.3680
4550170.3696
sqm z (m)
0.036
0.0018
0.0013
0.001
0.036
Figura 11. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 15 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.8400
coordinata z (m)
704173.3500
4398309.8200
4550170.3800
704173.3000
4398309.8000
704173.2500
4550170.3700
704173.2000
4550170.3600
4398309.7800
4398309.7600
704173.1500
4398309.7400
50
70
90
50
110
70
90
110
0.0430
0.0380
0.0330
lato (Km)
110
90
110
SQM Z (m)
0.0800
0.0750
0.0700
0.0650
0.0600
0.0550
0.0500
0.0450
0.0400
0.0480
90
70
lato (Km)
SQM Y (m)
SQM X (m)
70
50
lato (Km)
lato (Km)
50
4550170.3500
0.0380
0.0330
0.0280
0.0230
0.0180
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 12. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 30 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
coordinata z (m)
4398309.8400
4550170.3970
4398309.8300
704173.2910
4398309.8200
704173.2860
4550170.3870
704173.2810
4550170.3770
4398309.8100
4398309.8000
704173.2760
4398309.7900
4550170.3670
704173.2710
4398309.7800
50
70
90
50
110
70
90
110
4550170.3570
50
70
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
SQM Y (m)
0.0200
0.0400
0.0150
0.0300
0.0100
0.0200
0.0050
0.0100
90
110
lato (Km)
SQM Z (m)
0.0150
0.0100
0.0050
0.0000
0.0000
0.0000
50
70
90
lato (km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 13. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 60 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
coordinata z (m)
4398309.7950
4550170.3695
704173.2775
4398309.7940
4398309.7930
4550170.3690
4550170.3685
704173.2765
4550170.3680
4398309.7920
704173.2755
4550170.3675
4398309.7910
704173.2745
4398309.7900
50
70
90
4550170.3670
50
110
70
90
110
50
70
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
0.0010
0.0014
0.0009
0.0013
110
lato (Km)
SQM Z (m)
SQM Y (m)
0.0015
90
0.0015
0.0013
0.0008
0.0012
0.0007
0.0011
0.0011
0.0006
0.0010
0.0009
0.0005
50
70
90
lato (Km)
110
0.0009
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 14. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 120 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.7960
704173.3145
4398309.7910
704173.3045
4398309.7860
704173.2945
4398309.7810
704173.2845
4398309.7760
coordinata z (m)
4550170.3695
4550170.3645
4550170.3595
704173.2745
50
70
90
110
4550170.3545
50
70
lato (Km)
90
110
50
SQM X (m)
0.0035
0.0020
0.0025
0.0025
0.0015
0.0015
0.0015
0.0010
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
SQM Y (m)
0.0005
90
lato (Km)
0.0035
50
70
lato (Km)
0.0005
0.0005
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 15. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 240 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
coordinata z (m)
4398309.7930
4550170.3700
704173.2760
4398309.7925
704173.2710
4398309.7920
704173.2660
4398309.7915
704173.2610
4550170.3690
4550170.3680
704173.2560
4398309.7910
50
70
90
4550170.3670
50
110
70
lato (Km)
90
110
50
lato (Km)
SQM X (m)
SQM Y (m)
0.0500
0.0400
0.0300
0.0300
0.0300
0.0200
0.0200
0.0200
0.0100
0.0100
0.0000
0.0000
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
0.0400
0.0100
90
lato (Km)
0.0500
50
70
0.0000
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (km)
110
3.2. Risultati della seconda simulazione
Tabella 9. Coordinate di Como stimate con lato di 50 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.8054 0.0335
4398309.7941 0.0199
4398309.7921 0.0012
4398309.7930 0.0009
4398309.7930 0.0006
y (m)
sqm y (m)
704173.2484 0.0767
704173.2710 0.0366
704173.2755 0.0007
704173.2758 0.0006
704173.2756 0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3655 0.0234
4550170.3911 0.0140
4550170.3677 0.0012
4550170.3679 0.0008
4550170.3680 0.0005
σp (m)
S p (m)
0.0869
0.0439
0.0018
0.0013
0.0008
0.031
0.024
0.0006
0.001
0.0011
σp (m)
Sp (m)
0.0861
0.0452
0.0019
0.0013
0.0008
0.0426
0.0223
0.002
0.0008
0.0007
Tabella 10.Coordinate di Como stimate con lato di 70 Km
minuti
15
30
60
120
240
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7681 0.0331
4398309.7808 0.0206
4398309.7939 0.0012
4398309.7921 0.0006
0.0009
4398309.7914
4398309.7914 0.0006
y (m)
sqm y (m)
704173.2425
0.076
704173.2925 0.0376
704173.2756 0.0008
704173.2756 0.0006
704173.2757
704173.2757 0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3791 0.0232
4550170.3579 0.0144
4550170.3686 0.0012
4550170.3687 0.0008
4550170.3682
4550170.3682 0.0005
Tabella 11.Coordinate di Como stimate con lato di 90 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.8250
0.0342
4398309.8370
0.0204
4398309.7906
0.0012
4398309.7903
0.0009
4398309.7917
0.0006
y (m)
704173.1581
704173.2848
704173.277
704173.2761
704173.2758
sqm y (m)
0.0784
0.0373
0.0009
0.0006
0.0003
z (m)
4550170.3610
4550170.3777
4550170.3684
4550170.3667
4550170.3686
sqm z(m)
0.0239
0.0143
0.0015
0.0008
0.0005
σp (m)
Sp (m)
0.0888
0.0449
0.0021
0.0013
0.0008
0.1226
0.0469
0.0022
0.0021
0.0007
σp (m)
Sp (m)
0.0896
0.0445
0.0019
0.0014
0.0008
0.0267
0.0291
0.0025
0.0014
0.0011
Tabella 12.Coordinate di Como stimate con lato di 110 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7656
0.0344
4398309.8175
0.0207
4398309.7904
0.0012
4398309.7925
0.0010
4398309.7930
0.0006
y (m)
704173.2722
704173.2899
704173.278
704173.2759
704173.2764
sqm y (m)
0.0792
0.0378
0.0008
0.0006
0.0003
z (m)
4550170.3656
4550170.3665
4550170.3680
4550170.3693
4550170.3678
sqm z(m)
0.0241
0.0145
0.0013
0.0008
0.0005
Figura 16. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 15 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata z (m)
coordinata y (m)
4398309.8400
4398309.8200
704173.3500
4550170.3900
704173.3000
4550170.3800
704173.2500
4550170.3700
704173.2000
4550170.3600
4398309.8000
4398309.7800
4398309.7600
704173.1500
4398309.7400
50
70
90
4550170.3500
50
110
70
90
110
50
70
lato (Km)
lato (Km)
SQM Z (m)
0.0900
0.0480
0.0380
0.0800
0.0430
110
lato (Km)
SQM Y (m)
SQM X (m)
90
0.0330
0.0700
0.0280
0.0600
0.0380
0.0230
0.0500
0.0330
0.0180
0.0400
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 17. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 30 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.8400
704173.2960
4398309.8300
704173.2910
4398309.8200
704173.2860
4398309.8100
coordinata z (m)
4550170.3970
4550170.3870
4550170.3770
704173.2810
4398309.8000
704173.2760
4550170.3670
4398309.7900
704173.2710
4398309.7800
50
70
90
50
110
70
90
110
SQM X (m)
0.0400
0.0150
0.0300
0.0100
0.0200
0.0050
0.0100
lato (km)
110
90
110
SQM Z (m)
0.0140
0.0120
0.0100
0.0080
0.0060
0.0040
0.0020
0.0000
0.0000
0.0000
90
70
lato (Km)
SQM Y (m)
0.0200
70
50
lato (Km)
lato (Km)
50
4550170.3570
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 18. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 60 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata z (m)
coordinata y (m)
4550170.3695
4398309.7950
704173.2775
4398309.7940
4550170.3690
4550170.3685
4398309.7930
704173.2765
4550170.3680
4398309.7920
4550170.3675
704173.2755
4398309.7910
4398309.7900
50
70
90
110
4550170.3670
4550170.3665
704173.2745
50
70
lato (Km)
90
50
110
70
SQM Y (m)
0.0015
0.0010
0.0014
0.0009
0.0013
SQM Z (m)
0.0015
0.0013
0.0008
0.0012
0.0007
0.0011
110
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
90
0.0011
0.0006
0.001
0.0009
0.0005
0.0009
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 19. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 120 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.7960
coordinata z (m)
4550170.3695
704173.3145
4398309.7910
704173.3045
4398309.7860
704173.2945
4398309.7810
704173.2845
4550170.3645
4550170.3595
4398309.7760
4550170.3545
704173.2745
50
70
90
110
50
70
lato (Km)
90
50
110
0.0020
0.0025
0.0025
0.0015
0.0015
0.0015
0.0010
0.0005
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
0.0035
0.0035
90
lato (Km)
SQM Y (m)
SQM X (m)
50
70
lato (Km)
0.0005
0.0005
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 20. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 240 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
coordinata z (m)
4398309.7930
4550170.3700
704173.2760
4398309.7925
704173.2710
4398309.7920
4550170.3690
704173.2660
4550170.3680
4398309.7915
704173.2610
704173.2560
4398309.7910
50
70
90
4550170.3670
50
110
70
lato (Km)
90
110
50
70
lato (Km)
SQM X (m)
0.0500
0.0400
0.0400
0.0300
0.0300
0.0200
110
lato (Km)
SQM Y (m)
0.0500
90
SQM Z (m)
0.0300
0.0200
0.0200
0.0100
0.0100
0.0100
0.0000
0.0000
50
70
90
lato (Km)
110
0.0000
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (km)
110
3.3. Risultati della terza simulazione
Tabella 13. Coordinate di Como stimate con lato di 50 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.8345 0.0342
4398309.7924 0.0015
4398309.7911 0.0010
4398309.7910 0.0007
4398309.7921 0.0005
y (m)
sqm y (m)
704173.2418 0.0633
704173.2766 0.0008
704173.2756 0.0006
704173.2762 0.0005
704173.2764 0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3837 0.0193
4550170.3664 0.0015
4550170.3671 0.0010
4550170.3665 0.0007
4550170.3680 0.0005
σp (m)
Sp (m)
0.0745
0.0023
0.0015
0.0011
0.0008
0.0567
0.0018
0.0013
0.0019
0.0004
σp (m)
Sp (m)
0.074
0.0023
0.0016
0.0011
0.0008
0.0291
0.0047
0.0018
0.0008
0.0006
Tabella 14.Coordinate di Como stimate con lato di 70 Km
minuti
15
30
60
120
240
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7891 0.0340
4398309.7935 0.0015
4398309.7912 0.0010
4398309.7920
0.0007
4398309.7914 0.0006
4398309.7919 0.0005
y (m)
sqm y (m)
704173.2512 0.0629
704173.2758 0.0008
704173.2755 0.0006
704173.2757 0.0005
704173.2765 0.0003
z (m)
sqm z (m)
4550170.3530 0.0192
4550170.3683 0.0016
4550170.3673 0.0011
4550170.3687
4550170.3682 0.0007
4550170.3677 0.0005
Tabella 15.Coordinate di Como stimate con lato di 90 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7863
0.0335
4398309.7938
0.0015
4398309.7914
0.0010
4398309.7911
0.0007
4398309.7917
0.0005
y (m)
704173.2704
704173.2765
704173.2756
704173.2755
704173.2759
sqm y (m)
0.062
0.0008
0.0006
0.0005
0.0003
z (m)
4550170.3746
4550170.3699
4550170.3674
4550170.3666
4550170.3677
sqm z(m)
0.0190
0.0015
0.0011
0.0007
0.0005
σp (m)
Sp (m)
0.073
0.0023
0.0016
0.0011
0.0008
0.0104
0.0027
0.0011
0.0018
0.0017
Tabella 16.Coordinate di Como stimate con lato di 110 Km
minuti
15
30
60
120
240
x (m)
sqm x (m)
4398309.7491
0.0335
4398309.7945
0.0016
4398309.7915
0.0011
4398309.7909
0.0008
4398309.7918
0.0005
y (m)
704173.3453
704173.2768
704173.2756
704173.2759
704173.2764
sqm y (m)
0.0619
0.0009
0.0006
0.0005
0.0003
z (m)
4550170.3768
4550170.3709
4550170.3694
4550170.3667
4550170.3677
sqm z(m)
0.0189
0.0021
0.0011
0.0008
0.0005
σp (m)
Sp (m)
0.073
0.0028
0.0017
0.0012
0.0008
0.0816
0.0039
0.0016
0.0017
0.0005
Figura 21. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 15 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata z (m)
coordinata y (m)
4398309.8400
704173.3500
4550170.3800
4398309.8200
704173.3000
4398309.8000
4550170.3700
704173.2500
4398309.7800
704173.2000
4398309.7600
4550170.3600
704173.1500
4398309.7400
50
70
90
4550170.3500
50
110
70
90
110
0.0480
0.0380
0.0330
0.0800
0.0380
0.0700
0.0330
0.0600
0.0280
0.0500
0.0230
lato (Km)
110
110
0.0180
0.0400
90
90
SQM Z (m)
0.0430
70
70
lato (Km)
SQM Y (m)
SQM X (m)
50
50
lato (Km)
lato (Km)
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 22. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 30 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
coordinata z (m)
4398309.8400
4550170.3970
4398309.8300
704173.2910
4398309.8200
704173.2860
4550170.3870
4398309.8100
704173.2810
4550170.3770
704173.2760
4550170.3670
4398309.8000
4398309.7900
704173.2710
4398309.7800
50
70
90
50
110
70
90
110
SQM X (m)
0.0400
0.0150
0.0300
0.0100
0.0200
0.0050
0.0100
lato (km)
110
90
110
SQM Z (m)
0.0150
0.0100
0.0050
0.0000
0.0000
90
70
lato (Km)
SQM Y (m)
0.0200
70
50
lato (Km)
lato (Km)
50
4550170.3570
0.0000
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 23. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 60 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata z (m)
coordinata y (m)
4398309.7950
4550170.3695
704173.2775
4398309.7940
4398309.7930
4550170.3690
4550170.3685
704173.2765
4550170.3680
4398309.7920
704173.2755
4398309.7910
4398309.7900
50
70
90
110
4550170.3675
4550170.3670
704173.2745
50
70
lato (Km)
90
50
110
70
SQM Y (m)
0.0015
0.0010
0.0014
0.0009
0.0013
SQM Z (m)
0.0015
0.0013
0.0008
0.0012
0.0007
0.0011
110
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
90
0.0011
0.0006
0.0010
0.0009
0.0005
0.0009
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 24. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 120 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.7960
coordinata z (m)
4550170.3705
4550170.3685
4550170.3665
4550170.3645
4550170.3625
4550170.3605
4550170.3585
4550170.3565
4550170.3545
704173.3145
4398309.7910
704173.3045
4398309.7860
704173.2945
4398309.7810
704173.2845
4398309.7760
704173.2745
50
70
90
110
50
70
lato (Km)
90
50
110
SQM Y (m)
0.0035
0.0020
0.0025
0.0025
0.0015
0.0015
0.0015
0.0010
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
0.0035
0.0005
90
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
50
70
0.0005
0.0005
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
Figura 24. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 120 minuti di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata y (m)
4398309.7960
coordinata z (m)
4550170.3705
4550170.3685
4550170.3665
4550170.3645
4550170.3625
4550170.3605
4550170.3585
4550170.3565
4550170.3545
704173.3145
4398309.7910
704173.3045
4398309.7860
704173.2945
4398309.7810
704173.2845
4398309.7760
704173.2745
50
70
90
110
50
70
lato (Km)
90
50
110
SQM Y (m)
0.0035
0.0020
0.0025
0.0025
0.0015
0.0015
0.0015
0.0010
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
0.0035
0.0005
90
lato (Km)
lato (Km)
SQM X (m)
50
70
0.0005
0.0005
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
3.4. Risultati della quarta simulazione (sessione di durata lunga)
Tabella 17. Coordinate di Como stimate con 16 ore di dati simulati
lato (Km)
50
70
90
110
4.
x (m)
sqm x (m)
4398309.7917 0.0002
4398309.7915 0.0002
4398309.7917 0.0002
4398309.7920 0.0002
y (m)
sqm y (m)
704173.2761 0.0001
704173.2757 0.0001
704173.2759 0.0001
704173.2760 0.0001
z (m)
sqm z (m)
4550170.3677 0.0002
4550170.3678 0.0002
4550170.3680 0.0002
4550170.3679 0.0002
σp (m)
Sp (m)
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.00044
0.00062
0.00032
0.00010
ANALISI DELLE SIMULAZIONI
Naturalmente, come premesso, le simulazioni non possono fornire informazioni complete ed
esaustive; tuttavia si possono fare alcune considerazioni.
Innanzitutto si nota che, all’aumentare della durata delle sessioni i risultati forniti dai diversi
scenari geometrici convergono sempre al risultato teorico e diminuiscono sia l’errore medio
quadratico campionario Sp sia quello teorico σ p delle stime. Ad esempio dalle tabelle 10 e 11 risulta
abbastanza evidente che le coordinate forniti con lati di 70 Km e 90 Km presentano differenze
significative per sessioni di durata inferiore ai 60 minuti, mentre restano numericamente in ambiti
quasi identici per sessioni più lunghe; le sessioni di 16 ore confermano questo comportamento
(tabella 17). Ciò è evidentemente dovuto al fatto che all’aumentare della durata della sessione di
misura migliora la geometria della costellazione satellitare, e quindi la precisione delle stime,
indipendentemente dalla geometria al suolo.
Si analizzino ora i risultati di simulazione in funzione della lunghezza ipotizzata per i lati del
quadrilatero di stazioni permanenti. Si nota che Sp risulta troppo variabile per potere essere assunto
come indice di paragone: infatti tende generalmente a crescere passando da lati di 50 Km a lati di
90 Km; quindi subisce una diminuzione significativa in quasi tutte le elaborazioni sul quadrilatero
con lato di 110 Km. Analizzando i valori ottenuti per σ p si nota che appaiono sempre
irrealisticamente bassi, e non dipendono dalla lunghezza dei lati fra le stazioni permanenti. Tali
comportamenti possono essere facilmente spiegati: dato il carattere puramente geometrico della
simulazione, non vengono correttamente valutati gli effetti di alcuni tipici errori di modello, che
viceversa influiscono nella stima delle coordinate ottenute dall’elaborazione di dati reali. A tale
proposito si noti che comunque la ionosfera dovrebbe comportare un effetto residuo molto piccolo
poiché in genere si elabora la combinazione ionosphere free. Viceversa gli effetti più critici
appaiono quelli dovuti al comportamento della troposfera reale rispetto ai modelli standard e quelli
dovuti alla presenza di cycle slips sui punti di misura: in particolare la troposfera provoca errori di
stima che dipendono dalla lunghezza delle basi, mentre i cycle slips dipendono assai più dalle
condizioni locali sui singoli punti che dalla loro distanza.
Come già detto nelle simulazioni si sono ignorati degli errori correlati residui rispetto al modello
di elaborazione; per alcuni di essi è ben noto che influiscono sui risultati in modo dipendente dalla
lunghezza delle basi: perciò si è ritenuto opportuno effettuare uno studio di ripetibilità elaborando
dati reali relativi alle stazioni della rete ASI e della rete TIM, di cui avevamo disponibilità. Si sono
scelte 3 basi, di lunghezza di circa 50 Km (base Matera-Bari), 70 Km (base Noto-Catania) e
100 Km (base Matera-Brindisi); per ognuna di esse si sono elaborate sessioni di 30, 60, 120, 240 e
480 minuti, con intervallo di campionamento di 30 secondi, relative alle giornate 15, 24 e 28
Febbraio 2001. Nelle elaborazioni si sono fissate le stazioni di Matera e Noto (coordinate ITRF97) e
si sono stimate con il software GPSurvey 2.35 le coordinate di Bari, Catania e Brindisi.
Figura 26. Coordinate cartesiane stimate per Como ed il loro SQM con 16 ore di dati simulati
coordinata x (m)
coordinata z (m)
coordinata y (m)
4398309.7922
704173.2763
4550170.3683
4398309.7920
704173.2761
4550170.3681
4398309.7918
704173.2759
4550170.3679
4398309.7916
704173.2757
4550170.3677
4398309.7914
704173.2755
50
70
90
4550170.3675
50
110
70
90
110
50
lato (Km)
0.0003
0.0003
0.0002
0.0002
0.0002
0.0001
0.0001
0.0001
0.0000
0.0000
70
90
lato (Km)
110
110
SQM Z (m)
0.0003
0.0000
90
lato (Km)
SQM Y (m)
SQM X (m)
50
70
lato (Km)
50
70
90
lato (Km)
110
50
70
90
lato (Km)
110
I risultati delle singole sessioni sono stati confrontati con i risultati ottenuti compensando le stime
delle tre sessioni di 480 minuti (tabella 19). Non si notano comportamenti omogenei in funzione della
durata della sessione di misura: infatti solo le stime della base di 70 Km mostrano un miglioramento
generale, mentre i risultati per la base di 50 Km rimangono stabili e quelli della base di 100 Km
oscillano significativamente. Viceversa, in generale e come era prevedibile nel caso di dati reali, si
nota una dipendenza significativa dei risultati, in termini di precisione e ripetibilità, dalla lunghezza
della base. A tale riguardo si nota che la base di 50 Km equivale alla distanza massima che può
esservi fra un ricevitore di posizione incognita e una stazione permanente appartenente a una rete con
lati di circa 70 Km.
Tabella 18. Stima delle coordinate di Bari, Catania e Brindisi
MATERA-BARI
X (m)
NOT1-CATANIA
MATERA-BRINDISI
Y(m)
Z(m)
X (m)
Y(m)
Z(m)
X (m)
Y(m)
Z(m)
Sess. 046 4608500.790
Sess. 055 4608500.793
Sess. 059 4608500.790
1388390.937
1388390.937
1388390.940
4171229.857
4171229.858
4171229.846
4892569.999
4892570.072
4892569.985
1313965.352
1313965.402
1313965.358
3862500.252
3862500.389
3862500.257
4612375.183
4612375.145
4612375.231
1492289.841
1492289.754
1492289.695
4131081.445
4131081.372
4131081.387
Sess. 046 4608500.794
Sess. 055 460850.799
Sess. 059 4608500.799
1388390.938
1388390.939
1388390.940
4171229.865
4171229.857
4171229.850
4892570.001
4892570.070
4892569.974
1313965.354
1313965.418
1313965.352
3862500.258
3862500.376
3862500.250
4612375.166
4612375.257
4612375.227
1492289.832
1492289.701
1492289.695
4131081.379
4131081.421
4131081.385
Sess. 046 4608500.792
Sess. 055 4608500.797
Sess. 059 4608500.798
1388390.937
1388390.938
1388390.940
4171229.859
4171229.852
4171229.849
4892569.997
4892569.910
4892569.976
1313965.356
1313965.414
1313965.351
3862500.262
3862500.250
3862500.260
4612375.111
4612375.253
4612375.218
1492289.739
1492289.701
1492289.695
4131081.336
4131081.417
4131081.375
Sess. 046 4608500.794
Sess. 055 4608500.798
Sess. 059 4608500.795
1388390.935
1388390.933
1388390.936
4171229.857
4171229.854
4171229.849
4892569.998
4892569.976
4892569.996
1313965.358
1313965.354
1313965.359
3862500.270
3862500.251
3862500.269
4612375.121
4612375.252
4612375.212
1492289.799
1492289.696
1492289.668
4131081.346
4131081.418
4131081.379
Sess. 046 4608500.770
Sess. 055 4608500.772
Sess. 059 4608500.771
1388390.935
1388390.932
1388390.931
4171229.835
4171229.832
4171229.828
4892569.971
4892569.968
4892569.989
1313965.359
1313965.361
1313965.365
3862500.254
3862500.246
3862500.276
4612375.133
4612375.139
4612375.142
1492289.669
1492289.668
1492289.663
4131081.308
4131081.312
4131081.307
Tabella 19. Risultai di ripetibilità
MATERA-BARI
NOT1-CATANIA
MATERA-BRINDISI
Sess. 046
Sess. 055
Sess. 059
X (m)
0.020
0.021
0.019
Y(m)
0.002
0.005
0.009
Z(m)
0.022
0.026
0.018
X (m)
0.028
0.104
-0.004
Y(m)
-0.007
0.041
-0.007
Z(m)
-0.002
0.143
-0.019
X (m)
0.050
0.006
0.089
Y(m)
0.172
0.086
0.032
Z(m)
0.137
0.060
0.080
Sess. 049
Sess. 055
Sess. 059
0.024
0.027
0.028
0.003
0.007
0.009
0.030
0.025
0.022
0.030
0.102
-0.015
-0.005
0.057
-0.013
0.004
0.130
-0.026
0.033
0.118
0.085
0.163
0.033
0.032
0.071
0.109
0.078
Sess. 049
Sess. 055
Sess. 059
0.022
0.025
0.027
0.002
0.006
0.009
0.024
0.020
0.021
0.026
-0.058
-0.013
-0.003
0.053
-0.014
0.008
0.004
-0.016
-0.022
0.114
0.076
0.070
0.033
0.032
0.028
0.105
0.068
Sess. 049
Sess. 055
Sess. 059
0.024
0.026
0.024
0.000
0.001
0.005
0.022
0.022
0.021
0.027
0.008
0.007
-0.001
-0.007
-0.006
0.016
0.005
-0.007
-0.012
0.113
0.070
0.130
0.028
0.005
0.038
0.106
0.072
5.
CONCLUSIONI E RACCOMANDAZIONI FINALI
Lo scopo di questo lavoro è rispondere alla domanda: “quante stazioni GPS permanenti sono
necesarie e come essere distribuite per dare all’Italia funzionalità completa rispetto a tutti i
poblemi che con una rete permanente si possono oggi risolvere?. Con tale fine abbiamo
individuati le stazioni permanenti già presenti in Italia ai primi del 2001 e abbiamo effetuato
diverse simulazioni. In particolare si sono analizzate le stime di posizione di un ricevitore
incognito rispetto a una rete di stazioni permanenti. Dalle simulazioni emerge solo la dipendenza
della qualità dei risultati dalla durata del rilievo; l’analisi di un caso reale viceversa ha
evidenziato una significativa dipendenza della precisione di stima dalla distanza del ricevitore
rispetto alle stazioni, ovvero dalla densità della rete. Un ragionevole compromesso fra costi di
realizzazione e manutenzione e qualità dei servizi forniti sembra indicare l’opportunità di una rete
sostanzialmente a maglia quadrata con lati di 70 Km circa; ovvero tenendo conto della tabella 20
dovrebbe essere prevista la realizzazione di circa 60 stazioni distribuite il più regolarmente
possibile sul territorio e con caratteristiche conformi agli standard EUREF
(http://www.epncb.oma.be).
Inoltre, si ipotizza che per gli usi di tipo civile e ancora più, in futuro, per un rilevamento
rapido con ricevitori a singola frequenza sia opportuno istituire un servizio standard di previsione
dell’effetto ionosferico, basato su semplici interpolazioni della correzione ionosferica: cioè basato
non su una intera maglia del TEC in direzione zenitale, ma su una semplice interpolazione della
correzione “inclinata” (si veda ad esempio l’allegato 4).
Tabella 20. Numero di stazioni permanenti necessarie per coprire l’intero territorio nazionale
L (lato de la maglia quadrata)
50
70
90
110
numero di ricevitori a coprire il territorio nazionale
120
61
37
25
D’altra parte, è importante che per gli usi scientifici, possiamo osservare che esistono su basi
molto lunghe effetti residui con periodicità semidiurna e diurna dell’ordine del centimetro,
probabilmente legati a termini mareali non modellati (si veda ad esempio l’allegato 3). Questi
errori possono, pur con entità diversa, influenzare basi di 50 o 100 Km.
Possiamo concludere che l’ASI potrebbe già a partire della situazione attuale prevedere di
istituire un servizio geodetico per il monitoraggio e la materializzazione del sistema di riferimento
messo di stazioni GPS permanenti. Questa assunzione di un compito nazionale rilevante richiede
comunque un salto di qualità nell’analisi dei dati GPS della rete permanente. In sostanza, si dovrebbe
passare da una rete analizata più o meno automaticamente, i cui risultati sono semplicemente
archiviati in virtù di un possibile uso futuro, ad una rete costantemente analizzata da più centri che
possano validare i risultati in anologia a quanto già si fa a scala più grande con IGS (scala mondiale)
o EUREF (scala europea). Contemporaneamente tale rete potrebbe essere la base per fornire servizi
in più campi quali:
• la certificazione della posizione di singole stazioni GPS permanenti ovvero di reti
istituite per scopi commerciali,
• la distribuzione di dati per il rafforzamento delle previsioni meteorologiche,
• la distribuzione di dati per lo studio della ionosfera ovvero per l’eliminazione dei
disturbi iono nelle comunicazioni satelliti-ricevitore,
• la distribuzione di uno standard di tempo unificato a livello nazionale, ad un livello
di sincronizzazione di 0,1 ns, almeno per le stazioni dotate di orologi atomici.
Per svolgere questo ruolo ASI dovrebbe dotarsi del sostegno di un Comitato Tecnico
Scientifico attraverso il quale interagire anche con i più importanti enti cartografici (IGM, Agenzia
del Territorio, ecc) che sarebbero i principali fornitori di un tale servizio.
Inoltre, attraverso anche l’azione di tale Comitato Tecnico Scientifico, si dovrebbe completare
le infrastrutture necessarie a raggiungere l’obbietivo posto (rete di 50-60 stazioni permanenti a
distribuzione quasi uniforme). Ancora si potrebbero studiare con apposite commisioni o gruppi di
lavoro in modo puntuale alcuni temi importanti per le reti permanenti quali:
• problematiche relative al controllo automatico di qualità del dato (QC: procedure di
sorveglianza automatica del funzionamento della rete),
• problematiche relative al trattamento dei dati nella rete permanente anche in
relazione agli argomenti già citatti di automatizzazione dell’analisi, procedure di test
di qualità dei risultati, procedure di combinazione di analisi diverse (ad esempio di
sottoreti).
In tale senso, si può pensare di andare ad una struttura diffusa di analisi, ricombinazioni e
controllo dei dati che prevede, oltre al ruolo centrale del Centro Geodetico Spaziale di Matera, anche
la cooperazione di centri esterni di analisi secondo lo squema della figura 27.
Figura 27. Struttura di un possibile servizio geodetico nazionale
Ringraziamenti
Gli autori ringraziano Marco Fermi per avere fornito un prezioso aiuto all’elaborazione di questo
documento, e anche i professori Crespi e Caporali per i loro suggerimenti.
UNA BIBLIOGRAFIA DI RECENTI PUBBLICAZIONI
Ambrosius B A C, Beutler G, Blewitt G, Neilan R E, 1998.
The role og GPS in the WEGENER project
Journal of Geodynamics, Vol. 25, No. 3-4, pp.213-240.
Afraimovich, E.L., 2000.
GPS global detection of the ionospheric response to solar flares
Radio Sci., 35(6), 1417-1424.
Afraimovich E.L., Chernukhov V.V., Demyanov V, 2000.
The updated ionospheric delay model to improve the performance of GPS single-frequency
receivers,
Radio Sci., 35(1), 257-262.
Anderson, K.D., 2000.
Determination of water level and tides using interferometric observations of GPS signals,
J. Atmospheric and Oceanic Technology, 17(8), 1118-1127.
Aonashi, K., Y. Shoji, R. Ichikawa, & H. Hanado., 2000.
Estimation of PWC gradient over the Kento Plain using GPS data: Validation and possible
meteorological implications,
Earth Planets and Space, 52(11), 907-912.
Baldi P, Bonvalot S, Briole P, Marsella M, 2000.
Digital photogrammetry and kinematic GPS applied to the monitoring of Vulcano island,
Aeolian Arc, Italy
Geophysical Journal International, Vol. 142, No. 3, pp. 801-811.
Banerjee P, Foulger G R, Satyaprakash, Dabral C P, 1999.
Geoid ondulation modeling and interpretation at Ladak, NW Himalaya using GPS and
levelling data.
Journal of Geodesy, Vol. 73,No. 2, pp. 79-86
Bertiger W, Haines B, Da Kuang, Lough M, Lichten S, Muellerschoen R J, Vigue Y, Wu S.
Precise real-time low earth orbitor navigation with GPS
Institute of navigation, Nashville, TN, USA, september 15-18, 1998
Betti B, Biagi L, Crespi M, Riguzzi F, 1999.
GPS sensitivity analysis applied to non-permanent deformation control networks
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 3, pp. 158-167
Beutler G, Brockmann E, Dach R, Fridez P, Gurtner W, Hugentobler U, Johnson J, Mervant L,
Rothacher M, Schaer S, Springer T, Weber R, 2000.
Bernese Software 4.2.
Astronomical Institute University of Berne.
Bitelli G, Bonsignore F, Unguendoli M, 2000.
Levelling and GPS networks to monitor ground subsidence in the Southern Po Valley
Journal of Geodynamics, Vol. 30, No. 3, pp. 355-369.
Bock Y, Beutler G, Schaer S, Springer T A, Rothacher M., 2000.
Processing aspects related to permanent GPS arrays,
Earth Planets and Space, 52(10), 657-662.
Bock Y., Nokolaidis R M, de Jong P J, Bevis M., 2000.
Instantaneous geodetic positioning at medium distances with the Global Positioning System,
J. Geophys. Res., 105(B12), 28223-28253.
Bouin M.-N. , Vigny C., 2000.
New constraints on Antarctic plate motion and deformation from GPS data,
J. Geophys. Res., 105(B12), 28279-28293.
Brunner F K, Hartinger H, Troyer L, 1999.
GPS signal diffraction modelling: the stochastic SIGMA-<delta> model
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 5, pp. 259-267
Bust G.S., Coco D, Makela J J, 2000.
Combined Ionospheric Campaign 1: Ionospheric tomography and GPS total electron content
(TEC) depletions,
Geophys. Res. Lett., 27(18), 2849-2852.
Camargo P.D., Monico J F G, Ferreira L D D, 2000.
Application of ionospheric corrections in the equatorial region for L1 GPS users,
Earth Planets and Space, 52(11), 1083-1089.
Cano Cordoba J. P, 2001
Implantacion de una estacion GPS permanente
Proyecto fin de carrera de Ingeniería Técnica en Topografía
Caporali A, Martin S, 2000.
First results from GPS measurements on present day alpine kinematics
Journal of Geodynamics, Vol. 30, No. 1-2, pp.275-283.
Chen C.S., Chen Y-Y, Yeh T-K, 2000.
The impact of GPS antenna phase center offset and variation on the positioning accuracy,
Boll. Geod. Sci. Affini, 59(1), 73-94.
Clarke P J, Davis R R, England P C, Parsons B, Billirikis H, Paradissis D, Veis G, Cross P A, Denys
P H, Ashkenazi V, Bingley R, Kahle H G, Muller M V, Briole P, 1998.
Crustal strain in Central Greece from repeated GPS measurements in the interval 1989-1997
Geophysical Journal International, Vol.135, No.1, p.195-215.
Crespi M, Pietrantonio G, Riguzzi F, 2000.
Strain tensor estimation by GPS observations: Software and applications,
Boll. Geod. Sci. Affini, 59(3), 261-280.
Dach R, Dietrich R, 2000.
Influence of the ocean loading effect on GPS derived precipitable water vapor
Geophysical Research Letters, Vol.27, No. 18, pp.2953-2957.
Dare P, Saleh H, 2000.
GPS network design: logistics solution using optimal and near-optimal methods
Journal of Geodesy , Vol. 74, No 6, pp. 467-478
Doherty P H, Klobuchar J A, Kunches J M, 2000.
Eye on the ionosphere: The correlation between solar 10.7 cm radio flux and ionospheric range
delay,
GPS Solutions, 3(4), 75-79.
Donnellan A
The southern California integrated GPS network for earthquake hazard assessment and
response
Modern preparation and response system, Santiago, Chile, April 27-30,1998
Donnellan A, Lyzenga G A.
GPS observations of fault afterslip and upper crustal deformation following the northridge
earthquake
Journal of Geophysical Research, USA, december 1997
Dragert H, James T S, Lambert A, 2000.
Ocean loading corrections for continuous GPS: A case study at the Canadian coastal site
Holberg,
Geophys. Res. Lett., 27(14), 2045-2048.
El-Fiky G S, 2000.
Elastic and inelastic strains in the Japanese Islands deduced from GPS dense array,
Earth Planets and Space, 52(11), 1107-1112.
Emardson T R, Derks H J P, 2000.
On the relation between the wet delay and the integrated precipitable water vapor in the
European atmosphere,
Meteorol. Appl., 7(1), 61-68.
Emardson T R, Johansson J M, Elgered G, 2000.
The systematic behavior of water vapor estimates using four years of GPS observations,
IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 38(1/I), 324-329.
Ephishov I.I., Baran L W, Shagimuratov I I, Yakimova G A, 2000.
Comparison of total electron content obtained from GPS with IRI,
Phys. Chem. Earth, 25C(4), 339-342.
ESA, 1998.
European Views on Dedicated Gravity Field Missions: GRACE and GOCE.
ESD-MAG-REP-CON-001
Estey L, 1998.
TEQC (Translate/Edit/Quality/Check)
UNAVCO
Flores A, Ruffini G, Rius A, 2000.
4D tropospheric tomography using GPS slant wet delays,
Ann. Geophysicae, 18(2), 215-222.
Flores A, Escudero A, Sedo M J, Rius A, 2000.
A near real time system for tropospheric monitoring using IGS hourly data,
Earth Planets and Space, 52(10), 681-684.
Ge M., Calais E, Haase J, 2000.
Reducing satellite orbit error effects in near real-time GPS zenith tropospheric delay
estimation for meteorology,
Geophys. Res. Lett., 27(13), 1915-1918.
Gradinarski L P, Haas R, Elgered G, Johansson J M, 2000.
Wet path delay and delay gradients inferred from microwave radiometer, GPS and VLBI
observations,
Earth Planets and Space, 52(10), 695-698.
Grejner-Brzezinska D A, Toth C, 1998.
GPS error modeling and OTF ambiguity resolution for high-accuracy GPS/IND integrated
system.
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 11, pp. 626-638
Grenerczy G, Kenyeres A, Fejes I, 2000.
Present crustal movement and strain distribution in Central Europe inferred from GPS
measurements.
Journal of Geophysical Research – Solid Earth, Vol. 105, No. B9, 21835-21846.
Hashimoto M, Miyazaki S, Jackson D D, 2000.
A block-fault model for deformation of the Japanese Islands derived from continuous GPS
observations,
Earth Planets and Space, 52(11), 1095-1100.
Hatanaka Y, 1998.
Compact RINEX format.
Geographical Survey Institute, Ibataki
Hatch R, Jung J, Enge J, Pervan B, 2000.
Civilian GPS: The benefits of three frequencies,
GPS Solutions, 3(4), 1-9.
He X F, Chen Y Q, Vik B, 1999.
Design of minimax robust filtering for an integrated GPS/INS system
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 8, pp. 407-411
Hefty J, Rothacer M, Springer T, Weber R, Beutler G, 2000.
Analysis of the first year of Earth rotation parameters with a sub-daily resolution gained at the
CODE processing center of IGS
Journal of Geodesy, Vol. 74, No. 6, pp. 479-487
Hein G W, 2000.
From GPS and GLONASS via EGNOS to Galileo. Position and navigation in the third
millennium,
GPS Solutions, 3(4), 39-47.
Hernández-Pajares M, Juan J M, Sanz J, 2000.
Improving the Abel inversion by adding ground GPS data to LEO radio occultations in
ionospheric sounding,
Geophys. Res. Lett., 27(16), 2473-2476.
Ho C M, Mannucci A J , Sparks L, Pi X, Lindqwister U J, Wilson BD, Reyes M J..
Global ionospheric TEC perturbations monitored by the GPS glocal network during two
northern hemisphere winter storms
Journal of Geophysical Research, USA, december 1997
Horvath I, Essex E A, 2000.
Using observations from the GPS and TOPEX satellites to investigate night-time TEC
enhancements at mid-latitudes in the southern hemisphere during a low sunspot number
period,
J. Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 62(5), 371-391.
Howind J, Kutterer H, Heck B, 1999.
Impact of temporal correlations on GPS-derived relative point positions
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 5, pp. 246-258
Hurst K, Sever Y.
In-situ GPS antenna phase center calibration
OPS/MET, Tokio, Japan, March 1998
Iwabuchi T, Naito I, Mannoji M, 2000.
A comparison of Global Positioning System retrieved precipitable water vapor with the
numerical weather prediction analysis data over the Japanese Islands,
J. Geophys. Res., 105(D4), 4573-4585.
Joosten P, Tiberius C, 2000.
Fixing the ambiguities. Are you sure they're right?,
GPS World, 11(5), 46-51.
Johnson T.
Overview of Galileo Europa mission
USA, december 6-10,1998
Kahle H G, Cocard M, Peter Y, Geiger A, Reilinger R, Barka A, Veis G, 2000.
GPS - derived strain field within the boundary zones of the Eurasian, African, and Arabian
plates.
Journal of Geophysical Research – Solid Earth Vol. 105, No. B10, pp. 23353-23370
Kotsakis C, Sideris M G, 1999.
On the adjustment of combined GPS/levelling/geoid networks
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 8, pp. 412-421
Kursinski E R , Hajj G A, Leroy S S, Herman B, 2000.
The GPS radio occultation technique,
Terr. Atmos. Oceanic Sci., 11(1), 53-114.
Kutterer H, 1998.
Quality aspects of a GPS reference network in Antarctica – a simulation study
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 2, pp.51-63
Le Pichon X, Mazzotti S, Henry P, Hashimoto M, 1998.
Deformation of the Japanese islands and seismic coupling: an interpretation based on GSI
permanent GPS observations.
Geophysical Journal International, Vol.134, No.2, pp. 501-514.
Lee J.-T., Mezera D F, 2000.
Concerns related to GPS-derived geoid determination,
Survey Review, 35(276), 379-397.
Liou Y A, Huang C Y, Teng T T, 2000.
Precipitable water observed by ground-based GPS receivers and microwave radiometry,
Earth, Planets and Space, 52(6), 445-450.
Liu LT, Hsu HT, Zhu YZ, Ou JK, 1999.
A new approach to GPS ambiguity decorrelation
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 9, pp. 478-490.
Liu M, Yang Y, Stein S, Zhu Y, Engeln J, 2000.
Crustal shortening in the Andes: why do GPS rates differ from geological rates?
Geophysical Research Letters, Vol.27, No. 18, pp. 3005-3009.
Lundgren P, Giardini D, Russo R.
A geodynamic framework for eastern mediterranean kinematics
Geophysical research letters, USA, september 23, 1998
Mao A, Harrison C G A, Dixon T H, 1999.
Noise in GPS coordinate time series
J. Geophys. Res. Vol. 104, No. B2, pp. 2797
Meehan T, Duncan C, Dunn C, Spitzmesser D, Srinivasan J, Munson T, Ward J, Adams J, How J.
“GPS on a chip” – an advanced GPS receiver for spacecraft
MTG: GPS-98, Nashville, TN, USA, september 16-19, 1998
Meza A, Brunini C, Kleusberg A, 2000.
Global ionospheric model in three dimensions from GPS measurements: Numerical simulation,
Geofís. Int., 39(1), 21-27.
Mitchell R.
Project Galileo: the Europa Mission
MTG: 49th international astronautical congress, Melbourne, Australia, september 29 throuh october
2, 1998
Moore A, Stowers D, Khachikyan R, Marcin M, Harris I, Zumberge J.
Hourly RINEX GPS data service is enabled by a lightweight,configurable data handling system
MTG: america geophysical union, San Francisco, CA, USA, december 6, 1998
Moore A, Stowers D, Marcin M, Khachikyan R, Harris I, Zumberge J
JPL’s approach in utilizing the global GPS ground network to support low-earthorbiting
missions
MTG:towards an integrated global geodetic observing system, Munich, Germany, october 5, 1998
Neilan R, Beutler G, Kouba J.
A contribution to the global geodetic observing system resources of the international GPS
service (IGS)
International Association of Geodesy Integrated Geodetic Observing Systems, Munich, Germany,
october 5-9, 1998
Niell A E, 2000.
Improved atmospheric mapping functions for VLBI and GPS,
Earth Planets and Space, 52(10), 703-708.
Odijk D, 2000.
Improving ambiguity resolution by applying ionosphere corrections from a permanent GPS
array,
Earth Planets and Space, 52(10), 675-680.
Odijk D, van der Marel H, Song I, 2000.
Precise GPS positioning by applying ionospheric corrections from an active control network,
GPS Solutions, 3(3), 49-57.
Ohtani R, Koizumi N, Matsumoto N, Tsekuda. E, 2000.
Preliminary results from permanent GPS array by the Geological Survey of Japan in
conjunction with groundwater-level,
Earth Planets and Space, 52(10), 663-668.
O'Sullivan D B, Herman B M, Feng D, Flittner D E, Ward D M, 2000.
Retrieval of water vapor profiles from GPS/MET radio occultations,
Bull. Amer. Meteor. Soc., 81(5), 1031-1040.
Pan M, Sjoberg L E, 1998.
Unification of vertical datums by GPS and gravimetric geoid models with applications to
Fennoscandia
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 2, pp. 64-70.
Petovello M G, Lachapelle G, 2000.
Estimation of clock stability using GPS,
GPS Solutions, 4(1), 21-33.
Ray J K, Salychev O S, Cannon M E, 1999.
The modified wave estimator as an alternative to a Kalman filter for real-time
GPS/GLONASS-INS integration.
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 10, pp. 568-576
Reigber Ch, Bock R, Forste Ch, Grunwaldt L, Jakowski N, Luhor H, Schwintzer P, Tilgner C, 1996.
CHAMP Phase B Executive Summary.
GFZ, STR96/13
Sagiya T, Miyazaki S, Tada T, 2000.
Continuous GPS array and present-day crustal deformation of Japan,
Pure Appl. Geophysics, 157(11-12), 2303-2322.
Schildknecht T, Dudle G, 2000.
Time and frequency transfer: High precision using GPS phase measurements,
GPS World, 11(2), 48-52.
Seko H, Shimada S, Nakamura H, Kato T, 2000.
Three-dimensional distribution of water vapor estimated from tropospheric delay of GPS
data in a mesoscale precipitation system at the Baiu front,
Earth Planets and Space, 52(11), 927-933.
Shoji Y, Nakamura H, Aonashi H, Ichiki A, Seko H, 2000.
Semi-diurnal and diurnal variation of errors in GPS precipitable water vapor at
Tsukuba, Japan, cused by site displacement due to ocean tidal loading,
Earth Planets and Space, 52(10), 685-690.
Sjoberg L E, 1999.
Unbiased vs biased estimation of GPS phase ambiguities from dual-frequency code and phase
observables.
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 3, pp. 118-124
Soler T, 1998.
A compendium of transformation formulas useful in GPS work
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 7/8, pp. 482-490.
Spiess F N , Chadwell C, Hildebrand J A, Young L E, Purcell Jr G H, Dragert H.
Precise GPS/acoustic positioning of seafloor reference points for tectonic studies
Physics of the Earth and planetary Interiors, USA, March 1998
Springer T A, Beutler G, Rothacher M, 1999.
Improving the orbit estimates of GPS satellites
Journal of Geodesy, Vol. 73, No. 3, pp. 147-157
Steppe J A
Earth rotation parameters form DSV VLBI:1998
National earth orientation service annual report, UDA, june 1998
Steiner A K, Kirchengast G, 2000.
Gravity wave spectra from GPS/MET occultation observations,
J. Atmos. Oceanic Technol., 17(4), 495-503.
Syndergaard S, 2000.
On the ionosphere calibration in GPS radio occultation measurements,
Radio Sci., 35(3), 865-884.
Takiguchi H., Kato T, Kobayashi H, Nakaegawa T, 2000.
GPS observations in Thailand for hydrological applications,
Earth Planets and Space, 52(11), 913-919.
Taylor M A P, Woolley J E, Zito R, 2000.
Integration of the global positioning system and geographical information systems for traffic
congestion studies,
Transportation Research (Part C), 8(1-6), 257-285.
Teunissen P J G, 1998.
Success probability of integer GPS ambiguity rounding and bootstrapping
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 10, pp. 606-612
Teunissen P J G, 1998.
The ionosphere-weighted GPS baseline precision in canonic form
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 2, pp.107-117.
Teunissen P J G, 1998.
Minimal detectable biases og GPS data
Journal of Geodesy, Vol. 72, No. 4, pp. 236-249.
Theakstone W H, Jacobsen F M, Knudsen N T, 2000.
Changes of snow cover thickness measured by conventional mass balance methods
and by global positioning system surveying,
Geografiska Annaler, 81(A4), 767-776.
Tsuda T, Nishida M, Rocken C, Ware R H, 2000.
A global morphology of gravity wave activity in the stratosphere revealed by the GPS
occultation,
J. Geophys. Res., 105(A6), 7257-7273.
Vespe F, Bianco G, Fermi M, Ferraco C, Nardi A, Sciarretta C, 2000.
The Italian GPS fiducial network: services and products
Journal of Geodynamics, Vol. 30, No.3, pp. 327-336.
Visser P N A M, Van den Ijseel J, 2000.
GOS-based precise orbi determination of the very low Earth-orbiting gravity mission GOCE.
Journal of Geodesy, Vol. 74, No. 7-8, pp. 590-602..
Walpersdorf A, Vigny C, Ruegg J C, Huchon P, Asfaw L M, Kirsbach A, 1999.
5 years of GPS observations of the Afar Triple Junction Area
Journal of Geodynamics, Vol. 28, No. 2-3, pp.225-236.
Wang J, 2000.
An approach to GLONASS ambiguity resolution
Journal of Geodesy, Vol. 74, No. 5, pp. 421-430.
Whitehead M L, Penno G, Feller W J, Messinger I C, Bertiger W I, Muellerschoen R J, Lijima B A,
Piesinger G.
A close look at satloc’s real-time WADGPS system
GPS solutions, USA, june 1998
Wu S C, Romans L J, Young L E
A Novel GPS-based sensor for ocean altimetry
International Geoscience and remote sensing symposium, Seattle, Washington, USA, july 06, 1998
Xu G C, Knudsen P, 2000.
Earth tide effects on kinematic/static GPS positioning in Denmark and Greenland,
Phys. Chem. Earth, 25(A4), 409-414.
Xu G C, 2000.
A concept of precise kinematic positioning versus dual frequency KGPS profile,
Earth Planets and Space, 52(10), 831-836.
Yunck T.
Earth science with spaceborne GPS
Center for space and remote sensing research, Taipei, Taiwan, april 12-16, 1999
Zuffada C, Hajj G A, Kursinski E R.
A Novel approach to atmospheric profiling with a down-looking mountain-based or air-borne
GPS receiver
Journal of Geophysical Research, USA, June 1998
Zuffada C, Haij G, Lichten S.
GPS ocean surface reflection technology requirements for space applications
Trade study, USA, november 1998
Zumberge J F.
Automated GPS data analysis service
GPS solutions, USA, august 1998
Zumberge J, Jefferson D C, Stowers DA, Tjoelker R L, Young L E.
Precise clock solutions using carrier phase from GPS receivers in the international GPS
service.
US naval observatory, Reston, VA, december 1-3, 1998
ALLEGATO 1:
GLI STANDARD EUREF
PER LE STAZIONI PERMANENTI
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
EUREF Permanent Network
Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
ORGANISATION
TRACKING NETWORK
DATA & PRODUCTS
NEWS & MAIL
FTP & WEB ACCESS
Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
prepared by EUREF Coordination Group
Changes
31 Jan. 2001 : Added "Guidelines for hourly data upload"
24 Nov. 2000 : Added "2.5 Locations"
24 Nov. 2000 : Update "3.5 Data Format and Flow" : inclusion of LDC in data flow
This document gives guidelines for operating EUREF tracking stations and Operational
Centers. For potential or new EUREF stations, please refer to the document "Procedures
for Becoming an EUREF station". For IGS tracking stations, please refer to "Standards for
IGS Stations and Operational Centers" available from the IGSCB.
1. Organization of the EUREF Data Flow
En route to Analysis Centres and other users, the tracking data collected by permanent
GPS receivers flow through the following components of the EUREF network:
Tracking Stations (TS): They set up and operate the permanent GPS tracking
receivers and antennae on suitable geodetic markers.
Operational Centers (OC): They perform data validation, conversion of raw data to
Receiver Independent Exchange Format (RINEX), data compression, and data
upload to a data center through the Internet. For some sites the OC is identical with
the institution responsible for the respective site (i.e., the OC is identical with the TS).
Local Data Centers (LDC): They collect the data of all stations of a local network
and distribute them to the users (local and EUREF). One or more of these stations
are part of the EUREF network. For many of the local networks the LDC will be
identical with their Operational Center.
The LDC will forward the data (of a selection) of the local sites to the Regional Data
Center. If there is not a LDC for particular data, data will flow directly from the OC to
the European Regional Data Center.
Regional Data Centre (RDC): It collects the data from EUREF stations which
1. belong to the IGS network
2. have their data not available at a LDC
3. have their data made available at a LDC, but where the RDC is considered as a
backup data center.
1 of 7
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
and makes it available to the local and regional users (among which the IGS). Within
Europe there is only one Regional Data Centre.
In addition to the RINEX data, the Regional Data Centre collects the weekly SINEX
solutions from the EUREF Local Analysis Centres and the weekly combined EUREF
solution. These SINEX files are made available to interested Agencies.
2. Requirements for Permanent Stations
For a station to be included in the EUREF Network, the following guidelines will be used to
judge the merits of a candidate station. Please consult also the check list of " Procedures
for Becoming an EUREF station".
2.1 Instrument
The GPS receivers should
track both codes and phases on both frequencies under non-AS (anti spoofing) as
well as AS conditions
track at least 8 satellites, simultaneously
track at least with 30 seconds sampling rate. If the sampling rate is faster, the data
should be decimated to 30 seconds prior to upload to the Local or Regional Data
Center
synchronize the actual instant of observation with true GPS time within +- 1
millisecond of the full second
be protected from power failures wherever feasible. If the data are downloaded in real
time to an external PC without being stored in the receiver for a certain time, the
same protection should include the PC as well
List of standard receiver names used within the permanent EUREF network.
2.2 Antenna
The antenna should
preferably include a Dorne-Margolin element and a choke ring. If not, the elevation
dependent antenna phase center variations should be determined.
be oriented in the manner proposed by the manufacturer.
be protected, if necessary, against a heavy snow load, other meteorological factors,
and vandalism by use of an antenna cover ("radome"). The effect of the radome on
the antenna phase center should be determined. Various radome designs are
available from the IGS Central Bureau.
List of standard antenna names used within the permanent EUREF network.
2.3 Marker
The marker should fulfill standard requirements for a first order geodetic monument with
respect to stability, durability, long-term maintenance, documentation, and access. The
marker description should be fully documented in the EUREF site log file (see 2.4).
Obstruction should be minimal above 15 degrees elevation, but visibility to lower elevations
is encouraged whenever possible.
2 of 7
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
Signal reception quality has to be verified, especially with respect to interference of
external signal sources like radars, and with respect to multipath.
The antenna height corresponds to the vertical distance of the agreed-upon physical
reference point (see antenna diagrams) on the antenna above the marker.
Local ties to other markers on the sites should be determined in the ITRF coordinate
system to guarantee 1-mm precision in all three dimensions. Offsets are given in delta-X,
delta-Y, delta-Z, X,Y,Z being the geocentric Cartesian coordinates (ITRF).
2.4 Documentation
Any changes at the site
1. must be relayed promptly (preferably in advance) to the EPN CB
2. The EUREF site description file (log file) should be updated out and sent to the EPN
CB If necessary, site descriptions (photos, maps, etc) should be sent to the Central
Bureau.
3. An announcement of the change must be posted through EUREF mail.
For new stations blank forms are available through anonymous ftp at the EPN CB.
The EPN CB will check the updated log files for missing, incorrectly entered information or
information inconsistent with the RINEX header. If necessary, the OC will be contacted.
2.5 Location
The site must occupy a relevant location into the EUREF Permanent Network. For stations
installed primarily to contribute to the maintenance of the ETRS89, a minimal distance of
300 km to already existing EPN stations is required, accepting the interest of each nation to
have at least one EPN station. Exceptions to this rule are possible for stations submitting
hourly data or contributing to EPN Special Projects, by e.g. collocation with other
instruments relevant to the purposes of EPN.
3. Operational Centers
3.1 Responsibilities
The Operational Centers control the sites of a particular (local) network from the
operational point of view. They form a link between the sites and the Data Center. The
Data Center then makes available the data to the Analysis Centers, other Data Centers,
and individual users.
The Operational Centers are responsible for
the download of the raw data from the receivers of the local network
the archiving of the raw data
the reformatting of the data into the agreed-upon exchange format (RINEX)
the quality check of the data on a station by station basis (the use of Unavco's QC
program is strongly recommended, see 3.4)
the generation of status messages (abnormal conditions), which have to be
announced through EUREF mail
3 of 7
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
the alert/engagement of on-site personnel (abnormal conditions)
the upload of the data to the Data Center at agreed-upon times
There are many independent tracking sites that are not part of a local or special network.
As such they are not connected to an actual OC In this case the organization operating the
site also performs the tasks outlined above.
3.2 Data Download From the Stations
The downloading from the receiver to the Operational Center's computer system can either
be done directly or indirectly through a small on-site computer, e.g. a PC:
The PC could download the data from the receiver continually, using e.g. some
manufacturer-provided download software.
The communication between the Operational Center and the stations can be achieved
through any one of several means, including dialup modem, Internet, special-purpose data
links, Inmarsat, etc. Station communication configuration information should be included in
documentation provided to the CB.
3.3 Data Archive
As the exchange data format does not conserve all information found in the raw data
should not be used for the primary data archiving. The Operational Center is responsible
for the long-term data archiving unless this task has been delegated to the Tracking
Stations. The original raw data files or compressed (e.g. zipped) raw data files are usually
archived.
The Local Data centers archive RINEX data for the general benefit of local users and
EUREF. The Regional Data Center archives the RINEX files for the general benefit of
EUREF and the IGS.
3.4 Data Validation
Data should be checked before being sent to a Data Center. A minimum verification should
consist of a check of
the total number of observations
the total number of observed satellites
the date of the first observation record in the file
the station name, receiver/antenna types, antenna height
The use of a true quality check program is highly recommended, e.g. the QC program,
which can be obtained from UNAVCO.
Files which do not meet the minimum verification should not be sent to a Data Center.
4 of 7
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
3.5 Data Format and Flow
The data are to be prepared in daily (24 hours) RINEX files, both for observations and
broadcast navigation messages. This is the current standard. A complete description of the
RINEX format can be found in ftp://igscb.jpl.nasa.gov/igscb/data/format/rinex2.txt
The RINEX observation header information, especially the station name, receiver and
antenna information, and antenna height, must be up-to-date and has to strictly follow the
agreed-upon conventions naming conventions (see antenna/receiver table).
The following files have to be send to the appropriate datacentre :
The daily observation files contain the observations collected between 00:00:00
and 23:59:59 GPS time. The sampling rate (observation interval) must be the
adopted standard, currently 30 sec. In case of a higher original observation rate a
decimation of the data to the adopted standard is mandatory.
The navigation message file contains all messages with TOC/TOE (time of clock,
time of ephemeris) between 00:00 and 23:59 GPS time of the respective day. It is
recommended to generate a combined daily RINEX navigation file containing
non-redundantly all navigation messages collected by all sites of a local network. The
filename (part "ssss", see below) should then contain a 4-character code of the
Operational Center.
The stations equipped with high-precession weather sensors are encouraged to
submit the daily RINEX meteo files too.
Some of the stations run, as recommended, their daily data through a quality check
program. The summary output of these quality check run can be sent to (and
made available by) the datacenters too.
In order to minimize the transfer times, the RINEX files are compressed before sending
them to the datacenter :
The RINEX navigation, meteo and summary files are prepared in a compressed form
using the standard UNIX compress program.
The RINEX observation files which are send to the RDC are additionally compressed
using the Hatanaka compression scheme, which is currently the standard within the
IGS. For data transfer to and from the LDC's the use of the Hatanaka compression is
also recommended (see "Guidelines for EUREF Data Centers").
Compress and decompress programs for other platforms (PC/DOS, VAX and Alpha
VMS) are available at the EPN CB :
for the UNIX Compression ftp://ftp.epncb.oma.be/pub/software/compress
for the Hatanaka Compression ftp://ftp.epncb.oma.be/pub/software/rnxcmp
File Type
ASCII File
UNIX
Observation File
Navigation File
Meteo File
QC Summary
File
5 of 7
Compressed File
VMS
DOS
ssssdddf.yyO
ssssdddf.yyD.Z ssssdddf.yyD_Z
ssssdddf.yyE
ssssdddf.yyN
ssssdddf.yyN.Z ssssdddf.yyN_Z
ssssdddf.yyX
ssssdddf.yyM
ssssdddf.yyM.Z ssssdddf.yyM_Z
ssssdddf.yyW
ssssdddf.yyS
ssssdddf.yyS.Z ssssdddf.yyS_Z
ssssdddf.yyS
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
ssss: 4-character station code
ddd : day of the first record
yy : year of the first record
f : file sequence number within
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
the day (0 : containing all data of the day)
The extension yyD (or yyE in DOS) indicates Hatanaka-compressed files.
More information about the Hatanaka compression can be found in
ftp://ftp.epncb.oma.be/pub/software/rnxcmp/docs/README
Files sent to another host must be named on the target system in accordance with the
target operating system :
Example: Put a file from a UNIX to a VMS system :
binary
put zimm1230.94D.Z ZIMM1230.94D_Z
In addition to the daily data upload, the stations are encouraged (mandatory for some
stations, see section 2.5) to submit hourly data. The compress procedures are identical to
the ones used for the daily files. The file naming conventions are also similar, with the
exception of the session number f. Each file contains the data of one hour, synchronized
with GPS time. The following scheme must be used :
Time interval
File sequence number f
00:00:00 - 00:59:30 GPS time
01:00:00 - 01:59:30 GPS time
...
...
23:00:00 - 23:59:30 GPS time
a
b
x
(assuming the standard 30 seconds interval)
so the names become:
ssssdddf.yyD.Z (for Hatanaka compressed, UNIX)
ssssdddf.yyD_Z
VMS
with f = a,b,c,...,x
As last file to each group of station files a flag file with the same name as the observation
files but with "flg" (or "FLG") as extension needs to be uploaded. This file contains a list of
the uploaded files (excluding the flag file) together with the file sizes (in bytes) so that the
receiving data centre can check if the transfer was completely succesful (File sizes
determined on VMS systems are rounded to the next 512 bytes block).
Example: Transmission of :
zimm123a.98d.Z
zimm123a.98n.Z
zimm123a.98m.Z
zimm123a.flg (as last file!)
zimm123a.flg contains:
zimm123a.98d.Z 234567
zimm123a.98n.Z 12345
zimm123a.98m.Z 9876
If the generation of the file list with file size is not possible an empty flag file properly
named could be uploaded instead.
6 of 7
6/19/01 12:23 PM
EPN - Organisation - Guidelines for EUREF Stations & Operational Centres
http://www.epncb.oma.be/g_sta_oc.html
The following UNIX script file "filflg" (Author : Günter Stangl) generates such a file:
ls -go $1.* | cut -c15-22 > hour2
ls -go $1.* | cut -c37-52 > hour1
paste -d' ' hour1 hour2 > $1.flg
rm hour1
rm hour2
Call for the example above :
filflg zimm123a
(Contact Werner Gurtner for DOS and VMS systems).
The hourly files should be uploaded as soon as possible which means within 15 minutes
after closing time of hh:59:30 UT.
The consistency checks at the DC's are not regulated. In general, the DC's discard files
which are broken, have wrong names or are not needed (e.g. .YYS-files). The use of an
automatic procedure to check the correct upload is recommended and in addition the
upload should be retried after failure. If an upload fails, a retry should be made within one
hour. At least a second retry should be done within 24 hours. The hourly data holding files,
created by the DC's, give useful statistics about the availability of the hourly data.
Stations have to make available their data (hourly/daily) in one of the LDC's from where
will flow to the RDC. If no LDC is available, then the data can be directly uploaded to the
RDC. Check the appropriate Data Centre Form for detailed upload instructions. For
standard operations, the daily data delivery to the LDC/RDC must be done within the same
delay as the satellite orbits become available (currently 12 days). Depending on additional
requirements (e.g., by contributions to the IGS network, Special Projects, hourly data
upload) shorter latencies may be necessary. Each station should be assigned with an
alternative DC (Local or Regional) where it can send its data in case of LDC/RDC outages.
These alternate data flow procedures should be fully tested.
The EPN CB reserves the right to refuse the inclusion of stations with data with incorrect or
inconsistent RINEX observation header information with respect to the site log.
3.6 Documentation
The EPN CB makes available a blank form for an Operational Center. This form should be
filled out by the Operational Center or by the agency operating an independent permanent
GPS station and sent to the Central Bureau.
EPN Central Bureau
7 of 7
February 01, 2001
6/19/01 12:23 PM
ALLEGATO 2:
UN ESEMPIO DI PROGETTAZIONE
E REALIZZAZIONE DI UNA STAZIONE
PERMANENTE
Figura 28. Monografia della stazione permanente di Como
Un esempio recente ed in fase avanzata di completamento riguarda la stazione permanente di
Como, ubicata nel nuovo edificio universitario di Via Valleggio 11. In particolare l’antenna è
collocata sul tetto dell’edificio mentre il ricevitore e il PC dedicato allo scaricamento dati sono posti
nel Laboratorio di Geomatica.
Per il fissaggio dell’antenna si è realizzato sul tetto piano dell’edificio un pilastrino in
cemento armato. Questo è composto da una base quadrata (100 cm x 100 cm di base, 20 cm di
altezza) cui è sovrapposto il vero e proprio pilastrino di sezione cilindrica (40 cm di raggio, 70 cm
di altezza, figura. 29); il suo ancoraggio al tetto è garantito da aste di ferro annegate al suo interno e
nel tetto stesso.
Figura 29. Pilastrino sul tetto
Al centro del piano sommitale del pilastrino è annegato il caposaldo che materializza il
punto GPS di Como. Al di sopra del pilastrino è fissata, mediante tre bracci equispaziati di 120° e
verticali, una piastra orizzontale di acciaio; i bracci, mediante un meccanismo di viti autocalanti,
permettono la regolazione dell’orizzontalità della piastra. La piastra (figura. 30) presenta nel suo
centro geometrico, sulla verticale esatta del punto GPS, l’invito per l’antenna GPS; inoltre,
attraverso tale invito, è possibile misurare la distanza verticale fra caposaldo e piano sommitale
della piastra, ovvero piano d’appoggio dell’antenna: la misura viene effettuata mediante un apparato
di misura basato su un calibro analogico a incastro (figura 31).
Figura 30. Dettaglio della piastra
Figura 31. Misura della distanza verticale fra caposaldo e piano sommitale
La connessione fra antenna e ricevitore, ubicato nel Laboratorio di Geomatica, è garantita da un
cavo RG213 di 40 m di lunghezza: questo corre nei cavedi dell’edificio, evidentemente lontano da
possibili fonti d’interferenza, protetto da una guaina di PVC flessibile. Il ricevitore, modello
Trimble 4000SSI predisposto per l’ingresso di orologio atomico, è connesso a un PC (figura 33) HP
Vectra VL 5/166, su cui è installato il programma (Trimble Reference Station 1.01) per lo
scaricamento dei dati; per la protezione da sbalzi di tensione entrambi gli strumenti sono alimentati
mediante un gruppo di continuità Metasystem Eco 311. I file di dati vengono scaricati sul disco del
PC e sul server del Laboratorio, dotato di unità di backup, attraverso il quale sono disseminati in
rete (indirizzo internet http://geomatica.ing.unico.it).
Figura 32. Antenna TRM29659 della stazione di Como
Figura 33. Ricevitore TRIMBLE 4000SSI della stazione di Como
COMO Site Information Form (site log)
International GPS Service
0. Form
Prepared by (full name) : Ludovico Biagi
Juan Pedro Cano Cordoba
Date Prepared
: 2001-05-08
Report Type
: NEW
If Update:
Previous Site Log
:
Modified/Added Sections :
1. Site Identification of the GNSS Monument
Site Name
: COMO
Four Character ID
: to be assigned
Monument Inscription : to be assigned
IERS DOMES Number
: to be assigned
CDP Number
: to be assigned
Monument Description : PILLAR
Height of the Monument : 0.90
Monument Foundation : ROOF
Foundation Depth
: (m)
Marker Description
: BRASS NAIL
Date Installed
: 2000-12-18
Geologic Characteristic : (BEDROCK/CLAY/CONGLOMERATE/GRAVEL/SAND/etc)
Bedrock Type
: (IGNEOUS/METAMORPHIC/SEDIMENTARY)
Bedrock Condition
: (FRESH/JOINTED/WEATHERED)
Fracture Spacing
: (1-10 cm/11-50 cm/51-200 cm/over 200 cm)
Fault zones nearby : (YES/NO/Name of the zone)
Distance/activity : (multiple lines)
Additional Information : (multiple lines)
2. Site Location Information
City or Town
: Como
State or Province
: Como
Country
: Italia
Tectonic Plate
: Adriatic Plate
Approximate Position (ITRF)
X coordinate (m)
: 4398306.368
Y coordinate (m)
: 704149.783
Z coordinate (m)
: 4550154.617
Latitude (N is +) : 454807.78
Longitude (E is +) : 0090544.23
Elevation (m,ellips.) : 292.3
Additional Information :
3. GNSS Receiver Information
3.1 Receiver Type
: TRIMBLE 4000SSI
Satellite System
: GPS
Serial Number
: 30152
Firmware Version
: 7.19
Elevation Cutoff Setting : 15
Date Installed
: 2001Date Removed
:
Temperature Stabiliz. : NONE
Additional Information :
4. GNSS Antenna Information
4.1 Antenna Type
: TRM29659.00
Serial Number
: (A*, but note the first A5 is used in SINEX) 0220227653
Antenna Reference Point : BPA
Marker->ARP Up Ecc. (m) : 0.1134
Marker->ARP North Ecc(m) : 0
Marker->ARP East Ecc(m) : 0
Alignment from True N : 0
Antenna Radome Type
: NONE
Radome Serial Number :
Antenna Cable Type
: (vendor & type number) NIKON RG213
Antenna Cable Length : 40
Date Installed
: 2001Date Removed
:
Additional Information :
5. Surveyed Local Ties
5.x Tied Marker Name
:
Tied Marker Usage
:
Tied Marker CDP Number :
Tied Marker DOMES Number :
Differential Components from GNSS Marker to the tied monument (ITRS)
dx (m)
:
dy (m)
:
dz (m)
:
Accuracy (mm)
:
Survey method
:
Date Measured
:
Additional Information :
6. Frequency Standard
6.1 Standard Type
Input Frequency
: INTERNAL
:
Effective Dates
Notes
:
:
7. Collocation Information
7.1 Instrumentation Type : GPS
Status
: PERMANENT
Effective Dates
: 2000 Notes
:
8. Meteorological Instrumentation
8.1.1 Humidity Sensor Model :
Manufacturer
:
Serial Number
:
Data Sampling Interval :
Accuracy (% rel h) :
Aspiration
:
Height Diff to Ant :
Calibration date
:
Effective Dates
:
Notes
:
8.2.1 Pressure Sensor Model :
Manufacturer
:
Serial Number
:
Data Sampling Interval :
Accuracy
:
Height Diff to Ant :
Calibration date
:
Effective Dates
:
Notes
:
8.3.1 Temp. Sensor Model
Manufacturer
:
Serial Number
:
Data Sampling Interval :
Accuracy
:
Aspiration
:
Height Diff to Ant :
Calibration date
:
Effective Dates
:
Notes
:
:
8.4.1 Water Vapor Radiometer :
Manufacturer
:
Serial Number
:
Distance to Antenna :
Height Diff to Ant :
Calibration date
:
Effective Dates
:
Notes
:
8.5.1 Other Instrumentation :
9. Local Ongoing Conditions Possibly Affecting Computed Position
9.1.1 Radio Interferences
Observed Degradations :
Effective Dates
:
Additional Information :
:
9.2.1 Multipath Sources
Effective Dates
:
Additional Information :
:
9.3.1 Signal Obstructions
Effective Dates
:
Additional Information :
:
10. Local Episodic Effects Possibly Affecting Data Quality
10.1 Date
Event
:
:
11. On-Site, Point of Contact Agency Information
Agency
: (multiple lines)
Preferred Abbreviation : (A10)
Mailing Address
: (multiple lines)
Primary Contact
Contact Name
:
Telephone (primary) :
Telephone (secondary) :
Fax
:
E-mail
:
Secondary Contact
Contact Name
:
Telephone (primary) :
Telephone (secondary) :
Fax
:
E-mail
:
Additional Information : (multiple lines)
12. Responsible Agency (if different from 11.)
Agency
: (multiple lines)
Preferred Abbreviation : (A10)
Mailing Address
: (multiple lines)
Primary Contact
Contact Name
:
Telephone (primary) :
Telephone (secondary) :
Fax
:
E-mail
:
Secondary Contact
Contact Name
:
Telephone (primary) :
Telephone (secondary) :
Fax
:
E-mail
:
Additional Information : (multiple lines)
13. More Information
URL for More Information : http://geomatica.ing.unico.it
Hardcopy on File
Site Map
: (Y or URL) URL
Site Diagram
: (Y or URL) URL
Horizon Mask
: (Y or URL) URL
Monument Description : (Y or URL) URL
Site Pictures
: (Y or URL) URL
Additional Information : (multiple lines)
Antenna Graphics with Dimensions
TRM29659.00
----+
\
|
+
|
+--------------------------------------------------+
|
|
|
|
|
|
|
|
+-+--------------------------------------------------+-+
+-------------------+-------------+--------------------+
|
|
=|
|
+------x------+
/
<-ARP: Antenna Reference Point
L1 : L1 Phase Center
TCR: Top of Choke Ring
0.381
L2 : L2 Phase Center
BCR: Bottom of Choke Ring
-->
<-<-<--
0.128
0.110
0.102
L2
L1
TCR
<-<--
0.038
0.035
BCR
<--
0.000
ARP
ALLEGATO 3
UN ESEMPIO DELL’EFFETTO
RESIDUO DI MAREA
Per studiare gli effetti residui di marea è stata stimata la base NOT1-MEDICINA, lunga
circa 900 Km; a tal fine sono state considerate sessioni di sei ore traslate l’una rispetto all’altra di un
ora, in modo da coprire l’intera giornata del 15 febbraio 2001; la stessa elaborazione è stata ripetuta
per il giorno successivo, ovvero il 16 febbraio 2001. Nelle seguenti tabelle e grafici vengono
riportati le coordinate ottenute per la stazione di Not1 e le differenze tra le soluzioni fornite da
sessioni uguali relative ai due giorni. Le soluzioni sono state calcolate con il software Bernese 4.2;
le elaborazioni sono state svolte sull’osservabile L3 utilizzando il metodo QIF per la risoluzione
dell’ambiguità di fase iniziale.
Elaborazione Bernese (QIF) Sessione di 6 ore
15 Febbraio 2001
Coordinate stimate di Not1
N°Sessione Sessione
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
00-06
01-07
02-08
03-09
04-10
05-11
06-12
07-13
08-14
09-15
10-16
11-17
12-18
13-19
14-20
15-21
16-22
17-23
18-24
X
Y
Z
4934546.334
4934546.332
4934546.330
4934546.321
4934546.320
4934546.316
4934546.315
4934546.314
4934546.318
4934546.319
4934546.324
4934546.331
4934546.320
4934546.317
4934546.320
4934546.322
4934546.327
4934546.327
4934546.326
1321264.953
1321264.952
1321264.951
1321264.947
1321264.948
1321264.946
1321264.945
1321264.945
1321264.944
1321264.946
1321264.943
1321264.954
1321264.942
1321264.942
1321264.943
1321264.945
1321264.949
1321264.948
1321264.948
3806456.051
3806456.051
3806456.046
3806456.043
3806456.041
3806456.041
3806456.036
3806456.038
3806456.040
3806456.039
3806456.044
3806456.045
3806456.040
3806456.039
3806456.041
3806456.046
3806456.053
3806456.052
3806456.052
Elaborazione Bernese (QIF) Sessione di 6 ore
16 Febbraio 2001
Coordinate stimate di Not1
N°Sessione Sessione
00-06
01-07
02-08
03-09
04-10
05-11
06-12
07-13
08-14
09-15
10-16
11-17
12-18
13-19
14-20
15-21
16-22
17-23
18-24
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
X
Y
Z
4934546.334
4934546.330
4934546.325
4934546.320
4934546.319
4934546.314
4934546.309
4934546.311
4934546.308
4934546.317
4934546.305
4934546.310
4934546.307
4934546.303
4934546.311
4934546.309
4934546.315
4934546.319
4934546.316
1321264.954
1321264.953
1321264.950
1321264.945
1321264.946
1321264.944
1321264.943
1321264.941
1321264.941
1321264.949
1321264.935
1321264.937
1321264.937
1321264.937
1321264.941
1321264.941
1321264.943
1321264.945
1321264.945
3806456.047
3806456.046
3806456.043
3806456.042
3806456.042
3806456.037
3806456.035
3806456.034
3806456.025
3806456.028
3806456.029
3806456.033
3806456.030
3806456.029
3806456.039
3806456.038
3806456.044
3806456.047
3806456.047
Elaborazione Bernese (QIF) Sessione di 6 ore
Differenze fra le coordinate stimate di Not1
N°Sessione Sessione
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
00-06
01-07
02-08
03-09
04-10
05-11
06-12
07-13
08-14
09-15
10-16
11-17
12-18
13-19
14-20
15-21
16-22
17-23
18-24
X
Y
Z
0.000
0.002
0.004
0.000
0.001
0.002
0.006
0.003
0.010
0.002
0.020
0.021
0.013
0.015
0.008
0.013
0.012
0.008
0.010
-0.001
-0.001
0.001
0.002
0.002
0.002
0.001
0.003
0.004
-0.003
0.007
0.017
0.005
0.004
0.002
0.004
0.006
0.002
0.003
0.004
0.005
0.003
0.001
-0.002
0.004
0.002
0.005
0.016
0.011
0.015
0.012
0.010
0.010
0.002
0.008
0.009
0.005
0.005
Grafico in X di Not1
15-febbraio-2001
4934546.335
4934546.330
4934546.325
4934546.320
4934546.315
4934546.310
4934546.305
4934546.300
Sessione
Grafico in X di Not1
16-febbraio-2001
4934546.335
4934546.330
4934546.325
4934546.320
4934546.315
4934546.310
4934546.305
4934546.300
Sessione
Grafico in Y di Not1
15-febbraio-2001
1321264.965
1321264.960
1321264.955
1321264.950
1321264.945
1321264.940
1321264.935
1321264.930
Sessione
Grafico in Y di Not1
16-febbraio-2001
1321264.965
1321264.960
1321264.955
1321264.950
1321264.945
1321264.940
1321264.935
1321264.930
Sessione
Grafico in Z di Not1
15-febbraio-2001
3806456.055
3806456.050
3806456.045
3806456.040
3806456.035
3806456.030
3806456.025
3806456.020
Sessione
Grafico in Z di Not1
16-febbraio-2001
3806456.055
3806456.050
3806456.045
3806456.040
3806456.035
3806456.030
3806456.025
3806456.020
Sessione
ALLEGATO 4
DGPS RTK Positioning Using a Reference Network
Gérard Lachapelle, Paulo Alves, Luiz Paulo Fortes, M. Elizabeth Cannon
Department of Geomatics Engineering, University of Calgary
Bryan Townsend, Roberton Enterprises Ltd., Calgary
BIOGRAPHY
Dr. Gérard Lachapelle is Professor and Head of the
Department of Geomatics Engineering where he is
responsible for teaching and research related to
positioning, navigation, and hydrography. He has
been involved with GPS developments and
applications since 1980.
Paulo Alves received a BSc in Geomatics Engineering
from the University of Calgary in 2000 and is
currently enrolled in the MSc program where he is
focussing his research efforts on the use of multiple
reference stations for RTK GPS.
Luiz Paulo Fortes holds a M.Sc. degree in Computer
Science and is currently a Ph.D. student at the
University of Calgary. He had been working for
IBGE’s Department of Geodesy in Brazil since 1982
where he was responsible for the Research and
Analysis division, and as the head of the department
during the period 1995-98.
Dr. M. Elizabeth Cannon is Professor of Geomatics
Engineering at the University of Calgary. She has
been involved in GPS research and development since
1984, and has worked extensively on the integration
of GPS and inertial navigation systems for precise
aircraft positioning. Dr. Cannon is a Past President of
the ION.
Mr. B Townsend received his MSc in 1993 from the
Department of Geomatics Engineering, University of
Calgary. Since then he has worked in several areas of
GPS including GPS surveying, GPS receiver design
and wide area reference systems. Currently he is
working in the area of Network RTK.
ABSTRACT
This paper describes the design, operation and testing
of a RTK GPS system based on the use of a multireference station approach. The use of a multireference station network, as opposed to a single
reference station, results in a larger service area
coverage, a lower number of reference stations,
increased robustness, and a higher positioning
accuracy. The effective distance to the nearest
reference station required to resolve the carrier phase
ambiguities increases by a factor of 1.5 to 3. Carrier
phase observable errors in the coverage area are
modeled using the differential carrier phase
observables between the reference stations.
Corrections that are generated in real-time using the
reference station network are broadcast to mobile
users. Differential errors such as that caused by
ionospheric activity can be more effectively modeled.
A series of real-time tests conducted using a regional
reference network in Japan and a local reference
network in Calgary, demonstrate the effectiveness of
the approach.
INTRODUCTION
Real-time kinematic (RTK) carrier phase DGPS
positioning can be performed using either an integer
or a real number (float) ambiguity resolution
approach. In order to resolve the ambiguities, many
conditions must exist, including a relatively short
inter-receiver distance.
This can be seen by
examining the double-differenced carrier phase
equation as follows:
∇∆Φ =
ö
1 æç
∇∆ρ + ∇∆ Trop + ∇
∆
Ion
−
∇
∆
m
+
∇
∆
ε
+∇
N
∆!
" "
! ! multipath meas noise
λç
iono
integer
tropo
è
ambiguity
The orbital, ionospheric and tropospheric differential
error terms grow as the distance between the two
receivers increases. For short inter-receiver distances,
the differential errors are small and, given that carrier
phase multipath and noise are small, the integer
ambiguities can be recovered. A dense network of
Presented at ION GPS-00 (Session C3), Salt Lake City, September 19-22, 2000
1
reference receivers can be used to maintain a short
inter-receiver distance, however this approach is
expensive and can be complex to implement
operationally. The differential error terms are spatially
and temporally correlated, as shown by Fotopoulos &
Cannon [2000].
If the reference stations are used interactively to
model the spatially correlated errors, the effective
inter-receiver distance can be considerably increased.
The concept is shown in Figure 1. The multiplication
factor varies between 1.5 and 3. On a 2-D surface, the
reduction in the number of reference stations required
is therefore of the order of 25% to 75%.
Desired Coverage Area
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
Ref.
80
Northing (km)
Northing (km)
-100
-100
δl̂ r
is the correction vector to carrier-phase
observables collected at the user receiver, in
meters,
δl̂
is the correction vector to carrier-phase
observables collected at the reference stations,
in meters,
Φ
is the measurement-minus-range carrier-phase
observable ( Φ = Φ − ρ ), in meters, assuming that
the reference station coordinates are known in
order to compute the geometric range ρ
Ref.
20
0
-20
-40
-60
-60
-80
Ref.
40
-20
-40
where
60
20
0
δ l̂ = C δl B T ( BC δl B T ) −1 ( B Φ − λ ∆ ∇ N )
100
Ref.
60
40
δ l̂r = C δl r , δl B T ( BC δl B T ) −1 ( B Φ − λ ∆ ∇ N )
Desired Coverage Area
100
80
The NetAdjust method uses a linear least-squares
predictor, namely least-squares collocation, to
estimate the differential code and carrier phase errors
in the region covered by the network of reference
stations. The prediction equations used to compute the
corrections to the carrier-phase observables are
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
Ref.
Ref.
-80
100
-100
-100
Easting (km)
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
Easting (km)
Figure 1: Number of Reference Stations Required Single Versus MultiRef RTK Approach
During the past few years, different approaches to take
advantage of the availability of multiple reference
stations have been developed. The method described
and used herein, referred to as MultiRef, is that
developed at the University of Calgary during the
period 1996-2000. It encompasses the NetAdjust
method [Raquet 1998, Raquet & Lachapelle 2000], a
network ambiguity resolution approach [Sun et al.,
1999] and numerous real-time components [Townsend
et al., 1999].
MULTIREF APPROACH
The first stage is the resolution of the ambiguities
between the precisely known network stations. This is
a process that occurs each time a new satellite appears
above the horizon (at a specified elevation angle) or a
cycle slip occurs. Given that reference stations are
usually located in areas of low signal masking, the
ambiguity resolution process is usually required only
for new satellites. In this case, the atmospheric errors
can be relatively high but their spatial correlation over
the network can be used to speed up the ambiguity
resolution process as demonstrated by Zhang [1999].
∆∇N is the double-difference ambiguity vector
between the reference stations (positions
assumed to be known), in cycles
λ=
is the carrier-phase wavelength, in meters
B
is the double difference matrix ( B = ∂∆∇ Φ / ∂Φ )
(made up of the values +1, -1 and 0)
C δl
is the covariance matrix of the carrier-phase
observables collected at the reference stations,
and
C δl r , δl is the cross-covariance matrix between the
carrier-phase observables collected at the user
receiver and at the reference stations.
These prediction equations show that the double
difference ambiguities between the reference stations
must be known, along with precise coordinates for the
reference stations. It is important to note that these
ambiguities can either be solved either as integer or
real numbers. Integer ambiguities are expected to
yield a higher level of performance. However, if the
integer ambiguities cannot be found because the interreference station distance and/or the differential errors
are too large, the real number ambiguities in the
network can be used as they generally converge to the
integer values over time. The method is therefore very
2
The signal and noise covariance matrices C δl and
C δl r , δl are required to apply the NetAdjust method.
Raquet [1998] and Raquet & Lachapelle [2000]
describe how to derive the covariance function
required for the computation of the covariance
matrices. Experience has shown that the estimated
corrections are not sensitive to the choice of the
covariance function. However, estimated variances
are sensitive to the covariance function used.
Real-Time Implementation
The real-time implementation of MultiRef is
illustrated in Figure 2. Raw measurements at each
reference station are forwarded to a control center,
typically using land communication lines. At the
control center, NetAdjust is used to generate
corrections at the reference stations and at selected
virtual stations in the coverage area. The corrections
are typically sent back to the reference stations where
they can be applied to the raw measurements prior to
transmitting them using a wireless data link to users
together with the corrections from virtual stations. The
data transmission requirements are therefore
marginally higher than those of single reference
station RTK. The only difference is the need to
broadcast the corrections for virtual reference stations.
The data transmission format can typically be a
RTCM format, as discussed by Townsend et al.
[2000]. At the user, a standard commercial RTK
system equipped with the proper data decoder can be
used to resolve the ambiguities and generate positions.
CM
RT
robust in that sense. Once error corrections to the
measurements for the reference stations and the
mobile user have been estimated, the ambiguities
between the user and any one reference station can be
resolved either as integer or real numbers. Since the
errors are estimated at every reference station, the use
of any one reference station will yield the same level
of accuracy. This singular advantage further increases
the robustness of the real-time differential corrections.
Once the corrections have been applied to the
measurements at both a reference station and at the
user station, a standard ambiguity resolution method
can be used.
Land-line/Wireless
Control Center
GPS Receiver
User
Output Corrections
Input Observations
Reference Station Network
Figure 2: MultiRef Real-Time
Concept
Implementation
A user’s corrections vary with location in the
coverage area. This is why the concept of virtual
reference station (VRS) is used, implicitly or
explicitly. A VRS is a station where the corrections
are calculated. The relatively slow spatial and
temporal variation of these corrections makes it
possible to use several approaches for their modeling
and transmission. Figure 3 shows three modeling
techniques (offset in the vertical axis to better show
the differences) that can be used for this purpose
[Fotopoulos 2000].
Several specific real-time implementation methods are
possible as shown by Petroski et al. [2000].
Latitude°
Longitude°
Figure 3: Possible Network Correction Modeling
Techniques
Performance Measures
The performance of a multiple reference station
approach can be best measured by comparing the
results with those obtained using a single reference
station approach. The MultiRef approach described
3
above was evaluated in the observation domain
(double differenced residuals), ambiguity domain
(time to resolution, percentage of correct fixes) and
position domain (RMS improvement). Data sets
collected under conditions ranging from a quiet
ionosphere [Raquet 1998] to a very active ionosphere,
with differential ionospheric effects of up to 17 ppm
[Fortes et al. 2000a, 2000b], were used.
The
improvement as compared to the single reference
station approach was consistently of the order of 25 to
70%. The large variation is due to network geometry
and the magnitude of differential errors.
Coverage Prediction Using NetAdjust
A remarkable advantage of the least-squares predictor
used in NetAdjust is its ability to estimate
performance prior to field deployment using a
covariance analysis technique. Figure 4, reproduced
from Raquet et al. [1998], shows the areas (in white)
where integer ambiguity resolution is likely to be
possible for an average and a very active ionosphere
for a given network configuration. This tool can be
used very effectively not only to plan network station
location but also to inform users of possible outages.
Average Ion - 100.0% Coverage
High Ion- 49.3% Coverage
300
300
0.1
0 .0
8
0.1
0
5
0.1
0.1
-100
0.1
0.1
-200
-200
100
200
08
0.
0.
06
0.06
-200
0
Easting (km)
0.06
0.
06
0
-100
0.0
6
0.06
0.1
Northing (km)
0.
1
0.0
6
200
0.1
0.1
Northing (km)
200
100
0.08
-200
6
0.0
0.08
0
Easting (km)
0.1
12
0.
200
Figure 4: Coverage Prediction
MultiRef Software
MultiRef is the result of an effort begun at the
University of Calgary in 1996 and consists of three
main parts, namely NetAR, used for network
ambiguity resolution, NetAdjust, used for the
prediction of the corrections in the coverage area, and
numerous real-time modules. Following the work of
Raquet [1998], prototype NetAR and NetAdjust
modules were developed by Kvaerner Ship
Automation (later Hitec), Norway, in the C language
with the assistance of the University of Calgary during
the period 1998-99. In early 2000, the modules were
acquired by the University of Calgary and numerous
enhancements were made. Real-time modules were
also developed by Roberton Enterprises, Calgary.
REAL-TIME FIELD TEST
Japan Regional Test – August/September 2000
This test was conducted in cooperation with DX
Antenna in the Tokyo area. The test network, shown
in Figure 5, consists of seven reference stations (red)
and one “user” station (blue). The reference stations
were equipped with dual-frequency Ashtech receivers,
while the user station was a dual-frequency NovAtel
OEM3 unit. The inter-receiver distances reached
nearly 100 km. The ionosphere was very active during
the tests, with rapidly varying differential effects in
excess of 10 ppm. The network infrastructure is
described in Petroski et al. [2000]. A TV RF band
sub-carrier was used for the data transmission to the
user, and the data rate was of the order of 3 to 4 kbits
per second. The RTCM format was used to transmit
the data to the receiver. The “center” of the network
was defined as station “ON” in Figure 5.
Sample network carrier phase corrections derived by
NetAdjust for Kashima and Narahisma are shown in
Figure 6. The corrections reach 25 cm at Kashima, a
distance of 70 km from the center of the network. The
corrections at Narashima, located 30 km from the
center, exceeded 5 cm. The magnitude of the
corrections is exceptionally high and reflects the large
differential effect of the ionosphere. One also notes
the rapid changes in the corrections, which are a
function of the ionosphere. A representative sample of
the differences between epoch-to-epoch coordinates
obtained in real-time at the user, Narishima, and the
known coordinates are shown in Figure 7. The realtime coordinates are based on a widelane integer
ambiguity solution. No L1 solution could be derived
due to the high effect of the ionosphere. In the second
data segment, phase lock was lost prior to the
beginning of the segment due to ionospheric
scintillation effects. For about 10 minutes, the
solution was in a widelane float ambiguity mode,
resulting in errors of 20 cm. After widelane integer
ambiguity resolution, the height error was between 5
and 15 cm, which is to be expected given the
magnitude of the prevailing ionospheric differential
effects.
4
0.3
Latitude
Longitude
Height
0.2
meters
0.1
0
466000
467000
468000
469000
470000
471000
472000
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
-0.5
Figure 7: Positioning Accuracy – Japan Test
Calgary Test –September 2000
Figure 5: Network Geometry – Japan Test
0.3
PRN 17
PRN 19
PRN 22
0.25
0.2
0.15
KASHIMA
meters
0.1
0.05
0 210000
215000
220000
225000
230000
235000
240000
-0.05
-0.1
-0.15
-0.2
0.25
PRN 17
PRN 19
PRN 22
0.2
meters
0.15
0.1
NARASHIMA
0.05
0210000
215000
220000
225000
230000
-0.05
-0.1
-0.15
Figure 6: MultiRef Corrections – Japan Test
235000
240000
This test was conducted with the assistance of
NovAtel. The test network, shown in Figure 8,
consists of three reference stations (red) and one
“user” station (blue). All stations were equipped with
dual-frequency NovAtel OEM3 units. The interreceiver distances reach 7.8 km. Again, the ionosphere
was very active during the tests, with rapidly varying
differential effects in excess of 10 ppm. In single
reference station mode, it was often difficult to resolve
the integer ambiguities for inter-receiver distances
larger than 8 km. Internet-based data communication
links were used to transmit the reference station data
to the control station and from one reference station to
the user. The rate required to transmit the data to the
user was 3 to 4 kps. The NovAtel binary format was
used.
Sample network carrier phase corrections derived by
NetAdjust are shown in Figure 9. The corrections
exceed 5 cm, which is again considered exceptionally
high for a network of this scale. These corrections
reflect the large and rapidly varying differential
ionospheric effects prevailing at the time of test. A
representative sample of the differences between
epoch-to-epoch coordinates obtained in real-time at
the user and the known coordinates are shown in
Figure10. The real-time coordinates are based on a
narrow-lane integer ambiguity solution. Spikes in the
first data segment are due to ionospheric scintillation
effects on L2 data. Such a solution is still affected by
the ionosphere but to a lesser degree than the widelane
solution. The errors are within 5 cm, as expected.
5
4.9
k
6.4
km
Pat
k
7.8
ambiguity approach is being tested to inter-compare
performance.
m
NovA
m
ACKNOWLEDGMENTS
The authors wish to acknowledge the contribution of
their DX Antenna partners in Japan for the regional
scale network test and the assistance of NovAtel for
the small scale network test in Calgary.
UofC
Test Site
REFERENCES
Figure 8: Network Geometry – Calgary Test
Fortes, L.P., G. Lachapelle, M.E. Cannon, G.
Marceau, S. Ryan, S. Wee and J. Raquet [2000a]
Testing of a Multi-Reference GPS Station Network
for Precise 3D Positioninng in the St.Lawrence
Seaway. Intern. Hydrogr. Review (new Series), 1,
1, 15-29.
0.15
meters
0.1
0.05
0
538000
540000
542000
544000
546000
548000
550000
552000
554000
556000
558000
PRN 4
PRN 5
PRN 7
-0.05
-0.1
-0.15
Figure 9: MultiRef Corrections – Calgary Test
0.5
Fotopoulos [2000] Parameterization of DGPS Carrier
Phase Errors Over a Regional Network of
Reference Stations. MSc Thesis, published as
Report No. 20142, Department of Geomatics
Engineering, University of Calgary.
Latitude
0.4
Longitude
0.3
Height
0.2
meters
0.1
0
538000
540000
542000
544000
546000
548000
550000
552000
554000
556000
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
Fortes, L.P., M.E. Cannon, and G. Lachapelle [2000b]
Testing of a Multi-Reference GPS Station Network
for OTF Positioning in Brazil. Proceedings of
GPS2000 (Session B3, Salt Lake City, 19-22
September), The Institute of Navigation,
Alexandria, VA.
Ionospheric scintillation
-0.5
Figure 10: Positioning Accuracy – Calgary Test
CONCLUSIONS
The use of a multiple reference station DGPS RTK
approach can reduce the number of reference stations
required while improving accuracy performance. The
University of Calgary MultiRef approach was
demonstrated in real-time for both a regional and a
local scale network, despite adverse ionospheric
conditions.
Further tests are currently being
conducted in Norway to assess performance on a
larger scale network that has inter-receiver distances
of 300 to 400 km. The use of both the integer and float
Fotopoulos, G., and Cannon, M.E. [2000]
Investigation of the Spatial Decorrelation of GPS
Carrier Phase Errors Using a Regional Reference
Station Network. Proc. of World Congress of
International Association of Institutes of
Navigation, (San Diego, June 25-28), Inst. Of
Navigation, Alexandria, VA.
Lachapelle, G., M.E. Cannon, L.P.S. Fortes, and P.
Alves [2000] Use of Multiple Reference GNSS
Stations for RTK Positioning. Proceedings of
World Congress of International Association of
Institutes of Navigation, Institute of Navigation,
Alexandria, VA.
Petroski, I., S. Kawaguchi, M. Ishii, H. Torimoto, K.
Fujii, K. Sasano, M. Kondo, K. Shoji, H. Hada, K.
Uehara, Y. Kawakita, J. Murai, B. Townsend, M.E.
Cannon, and G. Lachapelle [2000] New Flexible
Network-Based
RTK
Service
in
Japan.
Proceedings of GPS2000 (Session B3, Salt Lake
6
City, 19-22 September), The
Navigation, Alexandria, VA..
Institute
of
Raquet, J. [1998] Development of a Method for
Kinematic
GPS
Carrier-Phase
Ambiguity
Resolution Using Multiple Reference Receivers.
PhD Thesis, UCGE Report Number 20116,
University of Calgary.
Raquet, J., Lachapelle, G., Fortes, L. P. [1998] Use of
a
Covariance
Technique
for
Predicting
Performance of Regional Area Differential Code
and Carrier-Phase Networks. In Proceedings of the
11th International Technical Meeting of the
Satellite Division of the Institute of Navigation,
Nashville, September.
Raquet, J., and G. Lachapelle [2000] Development
and Testing of a Kinematic Carrier-Phase
Ambiguity Resolution Method Using a Reference
Receiver Network. Navigation, The Institute of
Navigation, Alexandria, VA., 46, 4, 283-295.
Sun, H., T. Melgard and M.E. Cannon [1999[ Realtime GPS Reference Network Carrier Phase
Ambiguity Resolution, Proceedings of the ION
National Technical Meeting, San Diego, January
25-27, pp. 193-199.
Townsend, B., Lachapelle, G., Fortes, L. P., Melgård,
T., Nørbech, T., Raquet, J. [1999] New Concepts
for a Carrier Phase Based GPS Positioning Using a
National Reference Station Network. Proceedings
of the National Technical Meeting, The Institute of
Navigation, San Diego.
Townsend, B., K. Van Dierendonck, J. Neumann, I.
Petrovski, S. Kawaguchi and H. Torimoto [2000]
A Proposal for Standardized Network RTK
Correction Messages. Proceedings of ION GPS-00
Salt Lake City, September 19-22, (in press).
Zhang, J. [1999] Investigations Into the Estimation of
Tropospheric Residual Delays in a GPS Network.
MSc Thesis, published as Report No. 21032,
Department of Geomatics Engineering, University
of Calgary.
Note: Many of the above papers can be found on
the following website: www.geomatics.ucalgary.ca/
GPSRes/multiref.html
7
Testing a Multi-Reference GPS Station Network
for OTF Positioning in Brazil
L. P. Fortes, M. E. Elizabeth Cannon, G. Lachapelle
Geomatics Engineering, University of Calgary
BIOGRAPHIES
Luiz Paulo Fortes holds an M.Sc. in Computer Science
applied to Geomatics and is currently a Ph.D. student at
the University of Calgary. He has been working the last
18 years for IBGE Department of Geodesy (the “Geodetic
Survey” of Brazil) where he was responsible for the
Research and Analysis division most of the time and as
the head of the department in the last two years before
enrolling in the Ph.D. program. Bolsista da CAPES –
Brasília/Brasil.
Dr. M. Elizabeth Cannon is Professor of Geomatics
Engineering at the University of Calgary. She has been
involved in GPS research and development since 1984,
and has worked extensively on the integration of GPS and
inertial navigation systems for precise aircraft positioning.
Dr. Cannon is a Past President of the ION.
Dr. Gérard Lachapelle is Professor and Head of the
Department of Geomatics Engineering where he is
responsible for teaching and research related to
positioning, navigation, and hydrography. He has been
involved with GPS developments and applications since
1980.
ABSTRACT
Differential GPS has the capability to provide cm-level
positioning accuracy, as long as the carrier phase
ambiguities are resolved on-the-fly (OTF) to integer
values. Existing methods are based on the use of a single
fixed reference station located in the vicinity of the rover.
The maximum distance allowed between the reference
station and user is generally limited to within 50 km due
to effects from the atmosphere and orbit. The number of
reference stations can be increased to extend the
coverage. However, the installation and maintenance of
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
such stations and their data transmission links is
operationally complex and expensive. The optimal use of
existing stations is therefore of utmost importance to
maximize cost effectiveness. A novel and unique method
developed at the University of Calgary uses all available
reference stations to generate regional code and carrier
phase corrections, which can be transmitted to the user in
order to resolve integer ambiguities OTF over the region.
One of the major advantages of this method is to increase
the coverage within which successful OTF ambiguity
resolution is possible. The Brazilian Network for
Continuous Monitoring of GPS (RBMC) is an active
geodetic reference network functioning in Brazil since
1997. As the distances between the established stations
are too long for carrier-phase positioning, a 5-day
densification campaign was carried out in August 1999
covering a 700x700-kilometer region. The generated data
was used to test the feasibility of the multi-reference
station approach in a region strongly affected by the
ionosphere, under the equatorial anomaly. During the
campaign, a solar eclipse occurred. Despite the fact that
the zone of totality was mainly seen over Europe and
Asia, this event added an interesting feature to the
collected data. Results and analysis using the regional
code and carrier phase corrections are presented and
compared to the single reference receiver case to
demonstrate the improvement achieved by this method
under the conditions pointed out.
INTRODUCTION
Real time kinematic GPS positioning is able to provide
cm-level positioning accuracy, as long as the carrier phase
ambiguities are resolved on-the-fly (OTF) to integer
values. Existing methods are based on differential
positioning using a single fixed reference station located
in the vicinity of the rover. The maximum distance
allowed between the reference station and user is
1
generally limited to within 50 km due to effects from the
atmosphere and orbit. A novel and unique method
developed at the University of Calgary uses all available
reference stations to generate regional code and carrier
phase corrections, which can be transmitted to the user in
order to resolve integer ambiguities OTF over the region.
One of the major advantages of this method is to increase
the coverage under which successful OTF ambiguity
resolution is possible, decreasing the number of reference
stations that would be needed using the standard single
reference station approach and, consequently, maximizing
cost effectiveness.
The Brazilian Network for Continuous Monitoring of
GPS (RBMC) [Fortes et al., 1998] is an active geodetic
network, established in Brazil to support 3-D postprocessing positioning. Considering the dimensions of the
country and the network’s national coverage, the interstation spacing ranges from 400 to more than 1000 km,
supporting mainly static carrier-phase applications as well
as differential code positioning (Figure 1). All collected
data contribute to the International GPS Service [IGS
Central Bureau, http://igscb.jpl.nasa.gov] densification
network in South America, and two stations (BRAZ and
FORT) belong to the IGS global network. This existing
infrastructure has enormous potential to contribute to the
establishment of RTK services. As the baselines are too
long for carrier-phase RTK positioning, a 5-day
densification campaign was carried out from August 11 to
15, 1999 in Southeastern Brazil, in order to assess the
feasibility of the multi-reference station network method
developed at the University of Calgary in a region very
much affected by the ionosphere.
MULTI-REFERENCE STATION APPROACH
The multi-reference station approach was proposed by
Raquet [1998], in order to model errors that affect GPS
differential code and carrier-phase kinematic positioning
applications [Raquet and Lachapelle, 2000; Townsend et
al., 1999]. The principle of the method is that as long as
the carrier-phase observable errors are corrected (or
minimized), it is possible to resolve integer ambiguities
over longer distances, which increases the achievable
accuracy of the user.
The equations used to compute the corrections to the
carrier-phase observables are as follows:
T
δl̂ r = Cδlr , δl B (B Cδl BT )
δl̂ = C δl BT (BC δl BT )
−1
−1
( B Φ − λ ∆∇ N )
(BΦ − λ∆∇N )
(1)
(2)
Figure 1: The Brazilian network for Continuous
Monitoring of GPS (RBMC). BRAZ and FORT belong
to the IGS global network. The low density in
Northwest, around MANA, is explained by the
presence of the Amazon jungle. It will be densified
there with additional six stations in near future. The
rectangle shows the region where the densification
campaign was carried out in August 1999.
δlr
are the corrections to carrier-phase
observables collected at the rover receiver, in
meters,
δl
are the corrections to carrier-phase
observables collected at the reference
stations, in meters,
Φ
are the measurement-minus-range carrierphase observables ( Φ = Φ − ρ ), in meters,
assuming that the reference station
coordinates are known in order to compute
the geometric range ρ,
∆∇N are the double difference integer ambiguities
between the reference stations (assumed to be
known),
λ
is the carrier-phase wavelength, in meters,
B
is
the
double
difference
matrix
( B = ∂∆∇ Φ / ∂Φ ) (made up of the values +1,
-1 and 0),
Cδl
is the covariance matrix of the carrier-phase
observables collected at the reference
stations, and
Cδlr , δl is the cross-covariance matrix between the
carrier-phase observables collected at the
rover receiver and at the reference stations.
where,
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
2
The above equations can be derived using the principle of
least squares prediction (collocation), as shown by Fortes
[1998].
method (this is actually a requirement of least squares
prediction). The procedure used to determine the integer
ambiguities and the covariance matrix is described in the
next sections.
o
18 S
Latitude
Through equations (1) and (2), it can be seen that the
double difference integer ambiguities between the
reference stations must be known, along with precise
coordinates for the reference stations. The covariance
matrices Cδl and Cδlr , δl are also required to apply the
BRAZ
o
16 S
CHUA
AGUA
o
20 S
FRAN
SJRP
o
22 S
UEPP
Since the RBMC network inter-station spacing is too
large for carrier-phase RTK positioning, code and carrierphase data were acquired from ten temporary stations, in
addition to four stations belonging to the RBMC network,
namely BRAZ, PARA, UEPP and VICO, during August
11 to 15, 1999. Except for the receiver located at UEPP,
which collected data at a 15-second data rate, all the
others collected data every 5 seconds. The observed
elevation mask was set to 5°. Figure 2 shows the stations
occupied during the campaign as well as the receiver used
at each one.
Due to logistical problems, some stations did not function
during the whole duration of the campaign. Therefore
August 11 and 13 data were selected for processing and
analysis, corresponding to days when most of the stations
tracked the GPS satellites during the entire 24-hour
period. August 11 had an additional feature, as it was the
day when a solar eclipse occurred.
Precise coordinates of the reference stations were
computed using Bernese GPS Software Version 4.2
[Rothacher and Mervart, 1996]. Data collected in each
selected day were reduced using IGS final precise orbits.
All processing was carried out decimated to 15-second
intervals, with a 15° elevation cutoff angle. The
agreement between the daily solutions was at the
millimeter level. Afterwards, the normal equations for the
two-day solutions were combined to generate the final
adjusted coordinates. The coordinates of BRAZ, CACH,
PARA, UEPP and VICO, also part of the SIRGAS
continental network [IBGE, 1997] were constrained to
0.0001m, in order to tie the results to this reference
system.
As previously mentioned, it is necessary to know the
double difference integer ambiguities between reference
stations in order to apply equations (1) and (2). This step
was carried out in the scope of the coordinate
determination described in the previous paragraph.
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
CACH
BOTU
LOND
o
JAGU
24 S
REGI
PARA
FIELD TEST
VICO
LIMO
100 km
o
26 S
o
51 W
o
o
48 W
45 W
Longitude
o
42 W
Figure 2: Stations occupied during the RBMC
densification campaign, held from August 11 to 15,
1999. Stations represented as a square belong to the
RBMC national structure. Stations in black (9) were
occupied with Trimble 4000SSi receivers; in grey (4),
with Ashtech Z-XII receivers; and in white (1) with
Javad Legacy receiver
Operationally, this would be done in real-time as per Sun
et al. [1999] and Lachapelle et al. [2000], using network
geometric constraints. Almost all L1 and L2 ambiguities
between the various reference stations were successfully
resolved to integers using the Quasi-Ionospheric Free
(QIF) strategy [Rothacher and Mervard, 1996]. The ones
that could not be reliably fixed to integers correspond to
periods when the ambiguities were only valid for a short
time (less than an hour), due to unreconstructed cycleslips. One interesting aspect of the data set was the large
number of losses of L2 tracking in many stations. This
can be explained by problems some receivers experienced
in maintaining satellite tracking under active ionospheric
conditions. This region is affected by the equatorial
anomaly, where the incidence of scintillation (amplitude
fading or enhancement and phase fluctuation [Wanninger,
1993]), due to small-scale irregularities in the electron
content of ionosphere, is frequent. The closer to solar
maximum, the more frequent scintillation occurs, with
peak activity at the equinoxes. The receiver performance
depends very much on the technology implemented for
L2 tracking, with codeless receivers performing worse
than semi-codeless ones, as the first technique implies a
13dB loss when compared with the second one [Woo,
1999]. Table 1 shows the number of unpaired (L1 without
L2) single difference observations for some baselines for
different types of receivers, obtained by Bernese in the
pre-processing. Notably, the correlation with receiver
technology is evident, despite some differences that
3
Table 1: Unpaired single difference observations for
24-hour sessions. The total number of observations
(at 15 sec.) per session is about 30000
Number of
GPS
L2
Unpaired
Baseline
Receivers
Tracking
Single Diff.
used
Technique
Obs.
Agua – Sjrp
SemiAsthech Z-XII
5
on Aug 11
codeless
Agua – Sjrp
SemiAsthech Z-XII
7
on Aug 13
codeless
Botu – Regi
Trimble
Codeless
1394
4000SSi
on Aug 11
Braz - Chua
Trimble
Codeless
1645
4000SSi
on Aug 11
Braz - Chua
Trimble
Codeless
1573
4000SSi
on Aug 13
Cach – Limo Ashtech Z-XII
Semion Aug 11
codeless
and
973
Trimble
and
4000SSi
codeless
Cach – Limo Ashtech Z-XII
Semion Aug 13
codeless
and
994
Trimble
and
4000SSi
codeless
Chua – Fran
Trimble
Codeless
2841
4000SSi
on Aug 11
Chua – Fran
Trimble
Codeless
2826
4000SSi
on Aug 13
Fran – Limo
Trimble
Codeless
2018
4000SSi
on Aug 11
Fran – Limo
Trimble
Codeless
2039
4000SSi
on Aug 13
Jagu – Lond Javad Legacy
?
and
on Aug 13
Semi142
Ashtech Z-XII
codeless
happen due to the specific location of each site. These
results match the ones shown by Skone and deJong
[1999].
The covariance matrices Cδl and
Cδl r ,δl have to be known
in order to compute the corrections using equations (1)
and (2). Each element of these matrices can be calculated
based on the knowledge of mathematical functions that
map how the correlated errors (atmospheric delays and
satellite position errors) behave over the region covered
by the network and their dependency on the satellite
elevation. In addition, it is necessary to know the variance
of the uncorrelated errors (multipath effects and receiver
noise) for each station in the network. Thus, elements of
the covariance matrices can be properly estimated by
combining the correlated and uncorrelated variances by a
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
covariance function, according to the procedure described
in detail in Raquet [1998] and Raquet et al. [1998a].
In the present test, the covariance functions described in
Fortes et al. [2000] were used. Despite the fact that those
covariance functions were derived using data collected by
a network located in the St Lawrence region, Canada, the
conditions were similar, with an active ionosphere in both
cases. Fortes [1999] showed that the impact of using
different covariance functions in the correction
computation is not critical. To confirm that, new
covariance functions were calculated using the data
collected in the present research, which increased the
percentage improvement by only 2% in the observation
domain. Therefore the former covariance functions were
used in all tests herein.
The Solar Eclipse
The Solar eclipse occurred on August 11, 1999, between
09:00 to 13:00 UT (06:00 to 10:00, local time in the test
region). Despite the fact that the zone of totality was not
seen over all the test area in Brazil, it is interesting to
check if it had any influence on GPS differential
positioning. Double difference residuals were computed
using the known coordinates and ambiguities for several
baselines using different types of observables: L1 and L2
code, L1 and L2 carrier-phase, wide lane
( φ WL = φ L1 − φ L 2 , where φ is the corresponding carrierphase
in
cycles),
ionospheric-free
( φ IF = φ L1 − (f 2 / f1 )φ L2 , where f1 and f2 are the GPS
L1 and L2 frequencies) and ionospheric signal in L1
(geometric-free
scaled
to
L1,
i.e,
IS L1 =
f 22
[λ1φ1 − λ 2 φ 2 ] , where λ1 and λ 2 are the
f 12 − f 22
L1 and L2 wavelengths, respectively).
Figure 3 shows the RMS values of the double difference
residuals for each kind of observable mentioned above,
for the entire 24-hour period, for 24 baselines observed on
August 11, as a function of baseline length. The two
graphs on the top correspond to L1 code (DD C1) and L2
code (DD P2), and it can be seen that the code noise
dominates this observable, as a correlation with distance
is not seen (only for L2 code, as the ionospheric error is
greater for this frequency). For all other observables, the
correlation with distance is evident, mainly due to the
ionosphere, except in the ionospheric-free observable
case, as the remaining residuals are due to tropospheric
plus orbit errors (the graph for this observable is shown
twice, one following the same scale as the others, for
comparison purposes, and another one with a greater scale
in the vertical axis, to show that the correlation with
distance is still present). Figure 4 shows the same type of
graphs, for 35 baselines observed on August 13. A direct
4
0
2
DD WL RMS (m)
1
1
0
2
1
200
300
400
Distance (km)
500
0.1
DD IF RMS (m)
0
0
100
1
DD ISL1 RMS (m)
2
2
0.05
0
100
200
300
400
Distance (km)
500
DD P2 RMS (m)
0
2
DD L2 RMS (m)
0
0
1
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
1
0
0
2
1
0
100
2
DD ISL1 RMS (m)
1
1
2
DD IF RMS (m)
DD L2 RMS (m)
2
DD C1 RMS (m)
0
2
DD L1 RMS (m)
DD P2 RMS (m)
1
DD IF RMS (m)
DD C1 RMS (m)
DD L1 RMS (m)
DD WL RMS (m)
DD IF RMS (m)
2
200
300
400
Distance (km)
0.1
0.05
0
100
500
200
300
400
Distance (km)
500
comparison of results in both figures shows a slightly
larger spatial gradient of the ionospheric residual errors
(DD ISL1) on August 13, in addition to a higher noise (see
DD IF on the right). In order to confirm that the quieter
behavior of the ionosphere on August 11 is justified by
the solar eclipse, data collected on a third day, August 14,
1999, was processed in the same way. Figure 5 shows the
corresponding results for 30 baselines. It can be seen that
the level of the ionosphere was as high as in the second
day, with observations even noisier.
2
Improvement by the Multi-Reference Station
Approach Over Standard OTF
Results of the comparison between a single station and
multi-reference station approaches were computed for the
observation, position and ambiguity domains. The
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
1
0
DD L2 RMS (m)
2
1
0
1
0
2
1
0
2
1
1
0
0
2
1
0
100
2
DD ISL1 RMS (m)
2
DD IF RMS (m)
DD L1 RMS (m)
DD WL RMS (m)
DD IF RMS (m)
Figures 6 and 7 show the same results for one specific
baseline (AGUA to SJRP, 146 km), for August 11 and 13,
respectively. Comparing both figures, it can be seen that
the double difference ionospheric signal residuals after
sunset for the eclipse day are not as high as for the second
day (due to a reduced secondary peak in the total electron
content that normally occurs around 22:00 local time
under the equatorial anomaly region). Analyzing these
figures, maximum differential ionospheric effects up to
13 ppm and 17 ppm, respectively for August 11 and 13,
can be deduced.
DD P2 RMS (m)
Figure 4: Double difference residual RMS values for
each kind of observable, for 35 baselines observed on
August 13, 1999, as a function of baseline length
DD C1 RMS (m)
Figure 3: Double difference residual RMS values for
each kind of observable, for 24 baselines observed on
August 11, 1999, as a function of baseline length
200
300
400
Distance (km)
500
0.1
0.05
0
100
200
300
400
Distance (km)
500
Figure 5: Double difference residual RMS values for
each kind of observable, for 30 baselines observed on
August 14, 1999, as a function of baseline length
objective was to assess how much improvement the multireference station approach developed at the University of
5
o
18 S
CHUA
AGUA
o
20 S
FRAN
SJRP
Latitude
122 km
o
22 S
LIMO
UEPP
CACH
BOTU
LOND
o
24 S
o
26 S o
52 W
Figure 6: Double difference residual RMS values for
each kind of observable for AGUA to SJRP baseline
(146 km), for August 11, 1999 (Eclipse day)
o
o
50 W
o
48 W
Longitude
46 W
o
44 W
o
18 S
CHUA
AGUA
o
Latitude
20 S
146 km
FRAN
SJRP
LIMO
o
22 S
UEPP
BOTU
LOND
o
24 S
o
26 S o
52 W
o
o
50 W
o
48 W
Longitude
46 W
o
44 W
o
18 S
CHUA
AGUA
o
20 S
Calgary gives over standard OTF processing, which uses
only one reference station.
LIMO
o
22 S
UEPP
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
CACH
BOTU
LOND
193 km
o
In all these tests, three scenarios were used. In each
scenario, one specific station was removed from the
reference network in order to play the role of a rover
(user) receiver. These three scenarios for August 13,
1999, are shown in Figure 8, each one corresponding to
different baseline distances to the closest reference station
in the network. In the first one, LIMO is the rover, at 122
km from FRAN, the closest reference station. In the
second one, SJRP is the rover, at 146 km from AGUA. In
FRAN
SJRP
Latitude
Figure 7: Double difference residual RMS values
for each kind of observable for AGUA to SJRP
baseline (146 km), for August 13, 1999
JAGU
24 S
REGI
PARA
o
26 S o
52 W
o
50 W
o
48 W
Longitude
o
46 W
o
44 W
Figure 8: The three scenarios used in the tests (for
August 13, 1999). The square represents the
station working as a rover
6
Table 2: Raw and corrected double difference residual RMS values and respective improvement for FRAN to LIMO,
AGUA to SJRP, and REGI to BOTU baselines for August 11, 13, 1999
Baseline
Length
L1 (m)
WL (m)
(km)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
FRAN - LIMO
122
Aug 11
0.191
0.116
39%
0.258
0.170
34%
Aug 13
0.327
0.181
45%
0.418
0.250
40%
AGUA - SJRP
146
Aug 11
0.284
0.119
58%
0.364
0.159
56%
Aug 13
0.350
0.138
61%
0.440
0.186
58%
REGI - BOTU
193
Aug 11
0.239
0.128
47%
0.312
0.180
42%
Aug 13
0.407
0.162
60%
0.516
0.199
61%
the third one, BOTU is the rover, at 193 km from REGI.
The scenarios used for August 11, 1999, are basically the
same, except JAGU, PARA and UEPP were not included,
since they did not collect data for 24 hours on that day. In
each scenario, the rover station is assumed to have
unknown coordinates. Corrections generated using
equation (2) were then used to correct the raw
observations of the closest reference stations, while
corrections using equation (1) were computed for the
“rover” positions. BRAZ and VICO, belonging to the
national RBMC structure, were not included in the
reference network for correction computations in any
scenario because they are located too far from the other
stations.
In the observation domain, the single reference station
(raw) L1 and WL double difference residuals were
compared with those generated after applying the
corrections. The root mean square (RMS) of the raw and
corrected double differences residuals for each scenario
described was computed, as well as the percentage
improvement for August 11 and 13. The results are shown
in Table 2. The improvement reached up to 61%, which is
at the same level as the ones reported in other studies
applying the same method to networks in different parts
of the world [Townsend et al., 1999; Fortes et al., 2000].
However, the absolute values of the raw double difference
carrier-phase misclosures were very high in this project
due to a very active ionosphere. Even with corrected
observations, RMS values of 0.18 m in L1 and 0.25 m in
WL still remain, which are too large for ambiguity
resolution. This will be addressed again later, when the
results in the ambiguity domain are presented. It should
be noticed that the residuals obtained using raw (and
corrected) observations are systematically higher in the
second day, confirming that the ionosphere was more
active on that day.
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
Figure 9 shows raw and corrected L1 and WL double
difference carrier-phase residuals for the AGUA to SJRP
baseline for August 13, 1999. It can be seen that the
method did an effective job correcting the observations,
even those related to very large residuals. However, some
double difference residuals with absolute values up to 1 m
still remain. The isolated residuals greater than 1 m in the
corrected observation graphs are being investigated, but it
seems that during these epochs the corresponding remote
satellite (normally at low elevation) was not observed by
a significant number of reference stations in the network.
In the position domain, the known double difference
integer ambiguities (resolved previously) were used, since
the objective was to verify how much improvement the
method brings independent of the ambiguity fixing
Figure 9: Raw and corrected L1 and WL double
difference carrier-phase residuals for AGUA to
SJRP baseline (146 km) for August 13, 1999
7
Table 3: Raw and corrected position difference RMS values and respective improvement for August 11 and 13, 1999
FRAN → LIMO (122 km), August 11, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.20
0.10
50%
0.27
0.14
48%
0.02
0.02
0%
Longitude
0.13
0.08
38%
0.16
0.11
31%
0.02
0.02
0%
Ellipsoidal Height
0.39
0.26
33%
0.50
0.36
28%
0.06
0.07
-17%
AGUA → SJRP (146 km), August 11, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.25
0.09
64%
0.31
0.11
65%
0.02
0.01
50%
Longitude
0.19
0.11
42%
0.23
0.14
39%
0.02
0.01
50%
Ellipsoidal Height
0.50
0.25
50%
0.65
0.35
46%
0.06
0.06
0%
REGI → BOTU (193 km), August 11, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.26
0.11
58%
0.33
0.15
55%
0.03
0.02
33%
Longitude
0.19
0.11
42%
0.24
0.14
42%
0.02
0.01
50%
Ellipsoidal Height
0.47
0.28
40%
0.63
0.44
30%
0.10
0.08
20%
FRAN → LIMO (122 km), August 13, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.33
0.13
61%
0.42
0.17
60%
0.03
0.02
33%
Longitude
0.28
0.19
32%
0.35
0.27
23%
0.03
0.02
33%
Ellipsoidal Height
0.64
0.42
34%
0.70
0.55
21%
0.05
0.06
-20%
AGUA → SJRP (146 km), August 13, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.27
0.11
59%
0.37
0.16
57%
0.03
0.02
33%
Longitude
0.32
0.10
69%
0.39
0.16
59%
0.03
0.02
33%
Ellipsoidal Height
0.69
0.36
48%
0.72
0.51
29%
0.05
0.05
0%
REGI → BOTU (193 km), August 13, 1999
Coord. Component
L1 (m)
WL (m)
IF (m)
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Raw
Corr.
Improv.
Latitude
0.37
0.13
65%
0.45
0.16
64%
0.04
0.02
50%
Longitude
0.34
0.15
56%
0.39
0.19
51%
0.05
0.03
40%
Ellipsoidal Height
1.07
0.49
54%
1.27
0.59
54%
0.15
0.09
40%
process. Raw and corrected observations were used in
FLYKIN, an OTF software program developed at the
University of Calgary [Lu et al., 1994]. In order to use the
known ambiguities, it was modified to read ambiguities
from a file instead of trying to resolve them. For each
scenario, coordinates of the rover, computed by
FLYKIN using raw and corrected L1 and WL
observations for August 11 and 13, were compared with
the known values. The RMS values of the differences are
shown in Table 3. A third solution is also included, using
the ionospheric-free (IF) linear combination, which
removes the first-order effect of the ionosphere. The
ambiguities in this case are not integer numbers, but were
computed from the known integer L1 and L2 ones using
the formula ∆∇N IF = ∆∇N L1 − (f 2 / f 1)∆∇N L 2 , where
∆∇N is the usual notation for double difference
ambiguities. It is important to note that, even with known
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
ambiguities and raw observations, the RMS of the
solution in height is as large as 1.07 m for L1 and 1.27m
for WL. Despite the fact that the method brought
improvements up to 69% for L1 and WL observables, the
residuals using raw observations were too high to be fully
corrected by the current error modeling implemented in
the method. The percentage improvements for the IF
solution are lower than the ones for the other two
observables, and even negative in some cases,
corresponding to differences between raw and corrected
RMS at the level of the carrier-phase noise. The raw RMS
in the IF case, encompassing mainly troposphere and orbit
errors, were already very small, except for the REGI to
BOTU baseline, which has a significant height difference
between both stations (700 m), contributing to a higher
residual tropospheric delay.
8
Table 4: Ambiguity domain improvement for AGUA to SJRP, FRAN to LIMO, and REGI to BOTU baselines for
August 11 and 13, 1999
Baseline
Length
% of corrected fixes of
Mean time(sec.)/number of
% of WL ambiguities reliably
(Km)
WL ambiguities
epochs to correctly fix
converted to L1
WL ambiguities
Single
Multi
Single
Multi
Single
Multi
Ref. St.
Ref. St.
Ref. St.
Ref. St.
Ref. St.
Ref. St.
FRAN - LIMO
122
August 11
60%
65%
302 / 20
273 / 18
9%
12%
August 13
53%
66%
352 / 23
194 / 13
5%
11%
AGUA - SJRP
146
August 11
47%
63%
264 / 18
160 / 11
4%
6%
August 13
48%
49%
357 / 24
314 / 21
7%
6%
REGI - BOTU
193
August 11
64%
59%
305 / 20
260 / 17
8%
15%
August 13
51%
58%
392 / 26
334 / 22
5%
13%
For the ambiguity domain test, the baselines in each of the
three scenarios were processed using FLYKIN Suite
[GEOsurv, 1999], using raw and corrected observations.
This software can perform a L1 or WL ambiguity search,
trying to convert the WL ambiguities to L1 in the second
option. Considering the relatively long baselines in the
network, in addition to an active ionosphere, this test was
restricted to the second option. In order to generate
statistics to actually measure the improvement in the
ambiguity domain, it was necessary to force FLYKIN
Suite to re-start the WL ambiguity search at fixed time
intervals, to generate enough samples for each session.
Thus almost every twenty minutes a new ambiguity set
was searched. Sometimes twenty minutes was not enough
to fix the corresponding ambiguities, so FLYKIN Suite
was left running for an extra 20-minute interval. This
procedure generated about 72 samples for each 24-hour
session per baseline. The ambiguities computed by
FLYKIN Suite were then compared with the ones
solved by the batch Bernese solution. Table 4 shows the
results in terms of percentage of corrected fixes, mean
time to fix ambiguities and percentage of L1 ambiguities
reliably converted to L1. It can be seen that, using the
multi-reference approach, improvements in all three types
of comparisons were achieved. However, the percentage
of success in fixing WL ambiguities was never greater
than 65%, even using corrected data, which means that,
despite the fact that the method has largely reduced the
errors present in the observations (mainly ionosphere), the
remaining ones still impacted the ambiguity resolution
process. This also shows the limit of the multi-reference
station approach under non-linear ionospheric conditions.
In such a case, a denser network is needed.
One alternative to be used is to determine the rover
position using a float solution, which means that the
ambiguities are solved as real numbers instead of trying to
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
fix them as integers. Fortes et al. [2000] found a general
degradation of only 5 to 7% when using float ambiguities
in another test network. Similar analyses will be done
using the Brazilian data set, including the case when the
ambiguities can not be fixed to integers in the network.
CONCLUSIONS AND FUTURE WORK
The results of the test with the Brazilian network
demonstrated the improvement brought by the multireference station approach over the single-reference
station case in all of the observation, position and
ambiguity domains. The test was conducted under high
ionospheric activity (up to 17 ppm), which was expected
considering the location of the network, under the
equatorial anomaly, and the proximity to the solar
maximum. The occurrence of a solar eclipse in the first
day of the campaign seemed to have reduced the effect of
the ionosphere on the data, mainly after local sunset.
Based on the results, an optimization of the method, in
terms of modeling separately each error affecting GPS
positioning (basically ionosphere, troposphere and orbit),
is envisaged, in order to try to improve even more the
method effectiveness.
ACKNOWLEDGEMENTS
The authors would like to express their gratitude to IBGE
Department of Geodesy, Brazil, for conducting the field
densification campaign and for releasing all the data used
in this research. The authors also acknowledge Dr. Susan
Skone, from the Department of Geomatics Engineering,
the University of Calgary, for her comments.
9
REFERENCES
Fortes, L. P. GPS Kinematic Carrier-Phase Positioning
Collocation. ENGO629 Minor Seminar, Department of
Geomatics Engineering, The University of Calgary, 1998.
Fortes, L. P. Test of the UofC Multi-Reference Station
Network Approach with the SWEPOS Network.
Department of Geomatics Engineering’s Internal
Presentation, University of Calgary, 1999.
Fortes, L. P. S.; Luz, R. T.; Pereira, K. D.; Costa, S. M. A.
& Blitzkow, D. The Brazilian Network for Continuous
Monitoring of GPS (RBMC): Operation And Products.
Advances in Positioning and Reference Frames,
International Association of Geodesy Symposia, Vol. 118,
pp. 73-78. Spring-Verlag. Germany, 1998.
Method Using a Reference Receiver Network. Navigation,
The Institute of Navigation, Alexandria, VA, 46, 4, 283295.
Rothacher, M., Mervart, L. Bernese GPS Software,
Version 4.0. Astronomical Institute, University of Bern,
1996.
Skone, S., and deJong, M. The Impact of Geomagnetic
Substorms on GPS Receiver Performance, and
Correlation with Space Weather Indices. Paper presented
at the International Symposium on GPS, Tsukuba, Japan,
October 1999.
Sun, H., Melgård, T., Cannon, M.E. Real-time GPS
Reference Network Carrier Phase Ambiguity Resolution.
Proceedings of the National Technical Meeting of the
Institute of Navigation, San Diego, January 1999.
Fortes, L. P., Lachapelle, G., Cannon, E., Ryan, S.,
Marceau, G., Wee, S., Raquet, J. Use of a MultiReference GPS Station Network for Precise 3D
Positioning in Constricted Waterways. International
Hydrographic Review, Vol. 1 No. 1 (New Series), July
2000.
Townsend, B., Lachapelle, G., Fortes, L. P., Melgård, T.,
Nørbech, T., Raquet, J. New Concepts for a Carrier
Phase Based GPS Positioning Using a National
Reference Station Network. Proceedings of the National
Technical Meeting of the Institute of Navigation, San
Diego, January 1999.
GEOsurv. Flykin Suite & Flykin Suite+ User’s Manual,
Rev. 112. GEOsurv Inc., Nepean, Ontario, 1999.
Wanninger, L. Effects of the Equatorial Ionosphere on
GPS. GPS World, July 1993, pp. 48-54.
IBGE. SIRGAS Final Report, Working Groups I and II.
Luiz Paulo Fortes (Ed.). Rio de Janeiro, 1997
Woo, K. T. Optimum Semi-Codeless Carrier Phase
Tracking of L2. Proceedings of the 12th International
Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute
of Navigation, Nashville, September 1999.
Lachapelle, G., Cannon, E., Alves, P., Fortes, L. P.,
Townsend, B. RTK Postioning Using a Reference
Network. Paper presented at the 13th International
Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute
of Navigation, Salt Lake City, September 2000.
Lu, G., Cannon, M. E., Chen, D., Lachapelle, G.
FLYKIN Operator’s Manual, Version 2.0. Department
of Geomatics Engineering, The University of Calgary,
1994.
Raquet, J. Development of a Method for Kinematic GPS
Carrier-Phase Ambiguity Resolution Using Multiple
Reference Receivers. PhD Thesis, UCGE Report Number
20116, The University of Calgary, 1998.
Raquet, J., Lachapelle, G., Fortes, L. P. Use of a
Covariance Technique for Predicting Performance of
Regional Area Differential Code and Carrier-Phase
Networks. Proceedings of the 11th International Technical
Meeting of the Satellite Division of the Institute of
Navigation, Nashville, September 1998a.
Raquet, J., and Lachapelle. G. Development and Testing
of a Kinematic Carrier-Phase Ambiguity Resolution
ION GPS-2000 / Salt Lake City / September 19—22, 2000
10

Documenti analoghi