Análise da cintilação ionosférica no Brasil empregando GNSS e técnicas de mineração e visualização de dados

(1)

C ˆAMPUS DE PRESIDENTE PRUDENTE

FACULDADE DE CIˆENCIAS E TECNOLOGIA

Programa de Pós-Gradua¸cão em Ciências Cartográficas

Bruno C´

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Disserta¸cão apresentada ao Programa de Pós-Gradua¸cão em Ciências Cartográficas da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Campus de Presidente Pru-dente, para obten¸cão do t´ıtulo de Mestre em Ciências Cartográficas.

Orientador:

Prof. Dr. Milton Hirokazu Shimabukuro

Co-orientador:

Prof. Dr. Jo˜ao Francisco Galera Monico

Presidente Prudente

(3)

(4)

(5)

Bruno C´esar Vani

Nascimento: 14/08/1987 em Regente Feij´o/SP.

Filia¸c˜ao: Jorge Henrique Vani e Lucimar Santana Vani

2006-2011: Curso de Gradua¸c˜ao

Bacharelado em Ciência da Computa¸cão Faculdade de Ciências e Tecnologia - UNESP

2012: Curso de P´os-Gradua¸c˜ao

(6)

Agrade¸co primeiramente a Deus, pela oportunidade.

Ao orientador Prof. Dr. Milton Hirokazu Shimabukuro e ao co-orientador Prof. Dr. Jo˜ao Francisco Galera Monico, pela confian¸ca e incentivo.

Aos amigos do Programa de Pós-Gradua¸cão em Ciências Cartográficas.

A todos os funcion´arios e colaboradores da FCT/UNESP.

`

(7)

Cintila¸cões ionosféricas são rápidas varia¸cões na amplitude e/ou fase de um sinal de rádio ao se propagar por irregularidades na densidade de elétrons na ionosfera. Este fenômeno prejudica a acurácia dos Sistemas Globais de Navega¸cão por Satélite (Global Navigation Satellite Systems - GNSS), já que podem acarretar, dentre outros aspectos, que o receptor perca a sintonia com um ou mais satélites durante o rastreio do sinal. A ocorrência e a intensidade de cintila¸cões ionosféricas variam de acordo com vários fatores, tais como a atividade solar, época do ano, região no globo terrestre e horário local. Em per´ıodos de máxima atividade solar, os efeitos da cintila¸cão ionosférica são ainda mais intensos, principalmente em regiões equatoriais como o Brasil. Esta¸cões GNSS de moni-toramento cont´ınuo da ionosfera foram instaladas no território brasileiro desde fevereiro de 2011 através de projetos que contam com a coopera¸cão de diversas institui¸cões da Eu-ropa e do Brasil, dentre as quais está inserida a Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Estas esta¸cões con-tam com receptores capazes de fornecer ´ındices de cintila¸cão ionosférica e métricas sobre os sinais recebidos, os quais são denominados Ionospheric Scintillation Monitor Recei-vers (ISMR). Com a infraestrutura de monitoramento dispon´ıvel, mais de dez milhões de observa¸cões de monitoramento são obtidas diariamente. Extrair informa¸cões relevantes em meio a esta grande quantidade de dados pode-se tornar um processo árduo. Neste contexto, nesta pesquisa foi investigado o uso de técnicas de minera¸cão e visualiza¸cão de dados visando estender as possibilidades de análise do comportamento da cintila¸cão ionosférica no Brasil, além de seus efeitos no posicionamento GNSS. Uma ferramenta para explora¸cão e análise dos dados – denominada ISMR Query Tool – foi desenvolvida utili-zando estas técnicas. Tal ferramenta foi disponibilizada à comunidade cient´ıfica através da Internet, constituindo uma infraestrutura de análise que complementa a infraestrutura de monitoramento. Nesta disserta¸cão, são apresentadas as caracter´ısticas e potencialida-des das técnicas implementadas, bem como experimentos e análises dos resultados pela aplica¸cão das mesmas, os quais contribu´ıram na análise do comportamento e na avalia¸cão dos impactos da cintila¸cão ionosférica no Brasil. São avaliados aspectos como as varia-¸cões espaciais, temporais e caracter´ısticas peculiares das cintilavaria-¸cões, bem como os efeitos causados no posicionamento GNSS.

(8)

Ionospheric scintillations are rapid variations on amplitude and/or phase of a radio signal as it passes through irregularities on electron density on the ionosphere. This phenomenum decrease the accuracy of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) once can lead to, among other aspects, that receiver lose the lock of one or more satellites during signal tracking. The occurence and intensity of ionospheric scintillations change according to several factors like solar activity, epoch in the year, geographic location and local time. During high solar activity the effects are more intense mainly at equatorial regions like Brazil. GNSS monitoring stations were deployed on Brazilian territory since February 2011 through projects of cooperation of several institutions of Europe and Bra-zil, among is inserted the Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Receivers installed at these stati-ons provide scintillation indexes and signal metrics for each satellite tracked, so called Ionospheric Scintillation Monitor Receivers (ISMR). With the monitoring infrastructure, more than ten million monitoring observations are obtained daily. Extract relevant infor-mation in this big amount of data can be a hard process. In this context, this research investigated the usage of data mining and data visualization techniques in order to extend the possibilities of analyzing the scintillations in Brazil and its effects on GNSS positi-oning. A software for data exploration and analysis – named ISMR Query Tool – was developed by using these techniques. This software was available to scientific community through Internet, constituting an analysis infrastructure that complements the monito-ring infrastructure. On this master thesis, the main features and potential applications of the implemented techniques, as well as experiments and analysis by its applications are presented, which contribute on the analysis and evaluation of the impact of scintillations in Brazil. General aspects are evaluated, like variation on time and space and peculiar features of scintillations, as well as effects on GNSS positioning.

(9)

1 Configura¸cão básica dos Satélites GPS. Fonte: Seeber (2003, p. 211). . . p. 23

2 Princ´ıpio b´asico do posicionamento com GPS. Fonte: Seeber (2003, p 211). p. 24

3 Fotoioniza¸c˜ao. Fonte: Dal Poz (2010). . . p. 32

4 Divis˜ao da Ionosfera em Camadas. Fonte: Dal Poz (2010). . . p. 33

5 Manchas solares nos ´ultimos 400 anos. Adaptado de Rohde (2012). . . . p. 36

6 Sunspot Number e Fluxo Solar. Fonte: National Oceanic and

Atmosphe-ric Administration (NOAA) - Space Weather Prediction Center (2014). . p. 37

7 Sunspot Number observado e predito. Fonte: National Aeronautics and

Space Administration (NASA) (2014). . . p. 38

8 Varia¸cão dos pólos magnético e geomagnético no hemisfério Norte.

Adap-tada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). . . p. 40

9 Equador geomagn´etico para o ano de referˆencia de 2010. Adaptada de

World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014). . . p. 40

10 Esquematiza¸c˜ao da cintila¸c˜ao nos sinais GNSS. Adaptado de Walter et

al. (2010). . . p. 43

11 Frequência de ocorrência de cintila¸cão de acordo com a localiza¸cão

geo-gr´afica. Adaptada de Kintner Jr., Humphreys e Hinks (2009). . . p. 44

(10)

Fonte: Conker et al. (2003). . . p. 48

14 Esta¸c˜oes da Rede CANGIM. Fonte: Skone et al. (2005). . . p. 52

15 Exemplo de mapa disponibilizado pelo Projeto SCINTEC. Fonte:

Insti-tuto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (2009). . . p. 53

16 Esta¸c˜oes da Rede CIGALA/CALIBRA. Fonte: Universidade Estadual

Paulista - Campus Presidente Prudente (2013). . . p. 54

17 Fluxo di´ario atual das esta¸c˜oes da Rede CIGALA/CALIBRA. . . p. 56

18 Exemplo do WBMod. Fonte: NorthWest Research Associates, Inc. (NWRA) (2011). . . p. 57

19 Exemplos do GISM. Fonte: IEEA - Theoretical Studies in

Electromag-netism (2010). . . p. 59

20 Esta¸cão de monitoramento utilizada para a inferência dos parâmetros de

atividade da ionosfera. Fonte: Mendon¸ca, Monico e Motoki (2012). . . . p. 63

21 ´Indice S4, erro nas componentes Leste (E), Norte (N) e Vertical (H) em

RTK. Fonte: Mendon¸ca, Monico e Motoki (2012). . . p. 64

22 Cintila¸c˜ao observada e erros obtidos em PPP. Fonte: Silva, Monico e

Marques (2012). . . p. 65

23 Compara¸c˜ao entre um disquete e um cart˜ao Micro SD. . . p. 66

24 Quatro conjuntos de dados com caracter´ısticas divergentes, mas com

pro-priedades estat´ısticas idˆenticas. Adaptado de Croarkin e Tobias (2012). . p. 67

25 Processo de Visualiza¸c˜ao. Adaptado de Ware (2012, p. 4). . . p. 70

26 Escopo da Anal´ıtica Visual. Adaptado de Keim et al. (2008b, p. 4). . . . p. 72

27 Ciclo do Processo Anal´ıtico-Visual. Traduzido de Keim et al. (2008a,

p. 165). . . p. 72

28 Escopo da Minera¸c˜ao de Dados. Traduzido de Han e Kamber (2006, p. 29). p. 73

29 Processo KDD incluindo a Minera¸c˜ao de Dados. Adaptado de Han e

(11)

Han e Kamber (2006, p. 8). . . p. 75

31 Representa¸cão temporal através de gráficos de dispersão. Fonte:

Rei-mann et al. (2008). . . p. 78

32 Tentativa de representa¸c˜ao de diversas s´eries na tela. Adaptada de Few

(2008) e Ward, Grinstein e Keim (2010). . . p. 79

33 Forma¸c˜ao dos horizon charts. Adaptada de Few (2008). . . p. 80

34 Forma¸c˜ao dos horizon charts. Adaptada de Bostock (2012). . . p. 80

35 Representa¸cão de várias séries temporais com horizon charts. Fonte:

Bostock (2012). . . p. 81

36 Representa¸c˜ao espa¸co-temporal com mapas epixel-based. Fonte:

Shima-bukuro et al. (2004). . . p. 82

37 Calendar view representando a quantidade de funcion´arios dentro de uma

empresa. Fonte: Wijk e Selow (1999). . . p. 82

38 Redu¸c˜ao de dimensionalidade com a t´ecnica PAA. Adaptada de Lin et

al. (2003). . . p. 83

39 Conversão de uma série temporal em uma representa¸cão simbólica com

SAX. Fonte: Lin et al. (2004). . . p. 84

40 Aplica¸c˜ao de janelas deslizantes. Fonte: Lin et al. (2003). . . p. 84

41 Visualiza¸cão da representa¸cão SAX utilizando árvore. Fonte: Lin et al.

(2004). . . p. 85

42 Fluxo l´ogico dos dados. . . p. 88

43 Exemplo de interface baseada em filtros da ISMR Query Tool. . . p. 89

44 Ciclo anal´ıtico-visual com visualiza¸c˜ao de s´eries temporais. . . p. 91

45 Compara¸c˜oes de ´ındices observados por diferentes esta¸c˜oes. . . p. 92

46 Identifica¸cão dos horários mais afetados pela cintila¸cão em Mar¸co/2013. . p. 93

47 Visualiza¸c˜ao do ´ındice S4 baseada em grids. . . p. 94

48 Visualiza¸c˜ao da m´edia do ´ındice S4 para cada dia e hora do dia (UTC)

(12)

50 Visualiza¸cão de seis atributos para dois satélites através doshorizon-charts. p. 96

51 Exemplo de vis˜ao de calend´ario. . . p. 96

52 Visualiza¸c˜ao dos resultados da t´ecnica SAX. . . p. 98

53 Intera¸c˜ao com os resultados da t´ecnica SAX. . . p. 99

54 ´Indice S4 e resultante do erro posicional para um dia sem picos de cintila¸c˜ao.p. 102

55 ´Indice S4 e resultante do erro posicional para um dia com picos de cintila¸c˜ao.p. 103

56 Média diária do ´ındice S4 - todas as esta¸cões. . . p. 105

57 Desvio-padrão do ´ındice S4 nos pierce points (máscara de eleva¸cão de 20o

; grid com resolu¸c˜ao de 1o

; dados GPS do mˆes de Outubro de 2012). . p. 106

58 Desvio-padrão do ´ındice S4 nos pierce points (máscara de eleva¸cão de 20o

; grid com resolu¸c˜ao de 1o

; dados GPS do mˆes de Dezembro de 2013). p. 106

59 Hor´arios mais afetados no mˆes de Outubro de 2012. . . p. 107

60 Esta¸cão PRU2 - varia¸cão dos horários mais afetados pela cintila¸cão na ´

ultima quinzena do mˆes de Outubro de 2012. . . p. 108

61 Média diária do ´ındice S4 - esta¸cão PALM. . . p. 109

62 Média diária do ´ındice S4 - esta¸cão PRU2. . . p. 109

63 Média diária do ´ındice S4 - esta¸cão POAL. . . p. 110

64 Porcentagem mensal de cintila¸c˜oes moderadas a fortes (S4 > 0.3) -

Es-ta¸c˜oes PALM e PRU2. . . p. 111

65 Comportamento dos picos de ´ındice S4 para a esta¸c˜ao PRU1. . . p. 113

66 Porcentagem de cintila¸c˜oes moderadas e fortes. Compara¸c˜ao entre GPS,

GLONASS e Galileo. . . p. 115

67 Porcentagem média de cintila¸cão moderada e alta para cada satélite GPS

na frequência de transmissão L1, esta¸cão PRU1, ano de 2013. . . p. 116

68 Horários de rastreio do satélite GPS PRN 17 em diferentes épocas. . . p. 118

69 Porcentagem média de cintila¸cão moderada e alta para cada satélite

(13)

ano de 2013. . . p. 120

71 Porcentagem de cintila¸c˜oes moderadas e fortes considerando apenas

sa-t´elites GPS do bloco II-F na esta¸c˜ao PRU1, ano de 2013. . . p. 120

72 Identifica¸c˜ao de multicaminho na esta¸c˜ao MAN2. . . p. 121

73 Comparativo entre as esta¸c˜oes MAN2 e PRU2. . . p. 122

74 Esta¸cão MAN2 após a filtragem no parâmetro sigma ccd. . . p. 123

75 Trajet´oria da solu¸c˜ao posicional. . . p. 125

76 ´Indice S4 obtido na semana. . . p. 125

77 Erros posicionais no processamento original e no processamento modificado.p. 126

78 Representa¸c˜ao de c´ırculos com raios proporcionais ao desvio-padr˜ao

re-sultante – Modo PPS, dia 14/11/2013 12:00 UTC. . . p. 128

(14)

CALIBRA Countering GNSS high Accuracy applications Limitations due to

Ionosphe-ric disturbances in BRAzil. . . 53

CANGIM Canadian GPS Network for Ionospheric Monitoring. . . 51

CGM Corrected GeoMagnetic. . . 39

CIGALA Concept for Ionospheric Scintillation Mitigation for Professional GNSS in Latin America. . . 53

DGPS Diﬀerential GPS. . . 29

DGRF/IGRF Definite/International Geomagnetic Reference Field. . . 39

EDA Exploratory Data Analysis. . . 66

ESA European Space Agency. . . 22

EUV Extreme Ultraviolet. . . 31

FCT Faculdade de Ciˆencias e Tecnologia . . . 20

GBAS Ground Based Augmentation System. . . 23

GEGE Grupo de Estudos em Geod´esia Espacial . . . 20

GISM Global Ionospheric Scintillation Model. . . 58

GLONASS GLObal’naya NAvigatsionnaya Sputnikkovaya Sistema . . . 22

(15)

IGS International GNSS Service. . . 24

ISMR Ionospheric Scintillation Monitor Receiver. . . 55

KDD Knowledge Discovery from Data . . . 73

NASA National Aeronautics and Space Administration. . . 38

NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration. . . 34

NWRA Northwest Research Associates, Inc.. . . 56

PAA Piecewise Aggregation Approximation. . . 83

PPP Posicionamento por Ponto Preciso. . . .19

PPS Posicionamento por Ponto Simples . . . 19

RAIM Receiver Autonomous Integrity Monitoring. . . 60

RBMC Rede Brasileira de Monitoramento Cont´ınuo dos Sistemas GNSS . . . 124

RTK Real Time Kinematic. . . 29

SAX Symbolic Aggregation Approximation. . . 83

SBAS Space-Based Augmentation System. . . 23

SGBD Sistema Gerenciador de Banco de Dados . . . 87

SNR Signal to Noise Ratio. . . 26

SSN Sunspot Number . . . 34

TEC Total Electron Content. . . .41

TECU TEC-Unit . . . 41

(16)

1 Introdu¸c˜ao p. 18 1.1 Objetivos . . . p. 19

1.2 Justificativa . . . p. 20

1.3 Organiza¸c˜ao do Documento . . . p. 20

2 Sistemas Globais de Navega¸cão por Satélite (GNSS) p. 22 2.1 Introdu¸cão . . . p. 22

2.1.1 Global Positioning System (GPS) . . . p. 23

2.2 Observ´aveis GNSS e Efeitos Sistem´aticos . . . p. 26

2.3 M´etodos de Posicionamento GNSS . . . p. 29

3 Ionosfera e Cintila¸c˜ao Ionosf´erica p. 31

3.1 Ionosfera . . . p. 31

3.1.1 Divis˜ao em Camadas . . . p. 32

3.1.2 Influˆencia da Atividade Solar na Ionosfera . . . p. 33

3.1.2.1 Ciclo Solar . . . p. 35

3.1.2.2 Intera¸c˜ao Solar-Terrestre . . . p. 38

(17)

3.4 Cintila¸c˜ao Ionosf´erica . . . p. 42

3.5 Estimativas de cintila¸c˜ao . . . p. 45

3.5.1 Cintila¸c˜oes de Amplitude e ´Indice S4 . . . p. 46

3.5.2 Cintila¸c˜oes de Fase e ´ındice Sigma-fi . . . p. 49

3.6 Redes GNSS de Monitoramento Cont´ınuo da Ionosfera . . . p. 51

3.6.1 Canadian GPS Network for Ionospheric Monitoring

(CANGIM) . . . p. 51

3.6.2 Projeto SCINTEC . . . p. 52

3.6.3 Rede CIGALA/CALIBRA . . . p. 53

3.7 Modelos de Cintila¸c˜ao Ionosf´erica . . . p. 56

3.7.1 WideBand MODel (WBMOD) . . . p. 56

3.7.2 Global Ionospheric Scintillation Model (GISM) . . . p. 58

4 Influência da Cintila¸cão Ionosférica no Posicionamento GNSS p. 60 4.0.3 Influência no Posicionamento Relativo . . . p. 62

4.0.4 Influˆencia no Posicionamento por Ponto Preciso (PPP) . . . p. 63

5 Visualiza¸c˜ao e Minera¸c˜ao de Dados p. 66

5.1 Visualiza¸c˜ao de Dados . . . p. 68

5.1.1 O conceito de Visual Analytics . . . p. 71

5.2 Minera¸c˜ao de Dados (Data Mining) . . . p. 73

5.2.1 Funcionalidades da Minera¸c˜ao de Dados . . . p. 75

5.3 Técnicas de Minera¸cão e Visualiza¸cão de Dados . . . p. 77

6 Concep¸c˜ao e desenvolvimento de uma ferramenta para minera¸c˜ao e

visualiza¸c˜ao de dados: ISMR Query Tool p. 86

(18)

Minera¸c˜ao . . . p. 88

6.1.1.1 S´ıntese dos Recursos de Minera¸c˜ao e Visualiza¸c˜ao

Im-plementados . . . p. 99

6.2 Inclus˜ao do erro posicional como atributo na base de dados . . . p. 100

7 Experimentos e An´alises dos Resultados p. 104

7.1 Varia¸c˜oes temporais e espaciais . . . p. 104

7.2 Compara¸cões envolvendo Constela¸cões, Satélites, Índices e Frequências . p. 114

7.2.1 Compara¸c˜ao entre GPS, GLONASS e Galileo . . . p. 114

7.2.2 Compara¸c˜ao entre os ´Indices S4 Total e S4 Corrigido . . . p. 119

7.2.3 Compara¸c˜ao entre Frequˆencias (L1, L2 e L5) . . . p. 120

7.3 Avalia¸c˜ao em rela¸c˜ao ao Multicaminho . . . p. 121

7.4 Experimento para mitiga¸cão dos efeitos da cintila¸cão ionosférica no PPP p. 123

7.5 Experimento no PPS . . . p. 127

8 Conclus˜ao p. 129

(19)

1

Introdu¸c˜

ao

Os Sistemas Globais de Navega¸cão por Satélite (Global Navigation Satellite Systems – GNSS) são constitu´ıdos por constela¸cões de satélites que permitem, através da transmissão de sinais, determinar as coordenadas da antena de um receptor.

Atualmente, pode-se destacar quatro constela¸c˜oes GNSS: a norte-americana GPS, a russa GLONASS, a europeia GALILEO e a chinesa Beidou/Compass, sendo que as duas ´

ultimas ainda estão em fase de implanta¸cão. Compõem também o GNSS os sistemas de complemento, como os baseados em satélites geoestacionários e em esta¸cões terrestres.

Estes sistemas se tornaram indispensáveis para aplica¸cões em diversas áreas. Como exemplo, pode-se citar a agricultura de precisão, na qual a tecnologia de posicionamento por satélite proporciona melhor qualidade e produ¸cão dos campos de plantio. Pode-se, também, citar a navega¸cão, que ganha cada vez mais adeptos através de sistemas GNSS embutidos em receptores portáteis, celulares, ve´ıculos, dentre outros. Destacam-se ainda o emprego do GNSS na Meteorologia (SAPUCCI; MACHADO; MONICO, 2009), Aeronomia (MUELLA et al., 2011), dentre outras áreas.

A qualidade do posicionamento GNSS se degrada quando ocorre a cintila¸cão ionosfé-rica, um fenômeno muito comum nas regiões equatoriais (aproximadamente 15o

ao norte e ao sul do equador geomagn´etico (KLOBUCHAR, 1987)) e de baixas latitudes, portanto, tamb´em no Brasil.

(20)

receptores foram constitu´ıdos em fevereiro de 2011.

Considerando a configura¸cão da rede, tem-se mais de 10 milhões de observa¸cões a cada dia: são mais de 60 parâmetros, que incluem ´ındices de cintila¸cão ionosférica, parâmetros referentes à ionosfera e métricas sobre o sinal rastreado – os quais são obtidos para cada satélite a cada minuto.

Cabe destacar que para o desenvolvimento de técnicas de mitiga¸cão de cintila¸cão io-nosférica no posicionamento GNSS, deve-se buscar per´ıodos onde ela ocorreu, o que era dif´ıcil devido a grande quantidade de dados. Para a extra¸cão de informa¸cões relevan-tes em meio a este grande volume de dados, pode-se recorrer a técnicas de Minera¸cão e Visualiza¸cão de dados oriundas da área de Ciência da Computa¸cão, explorando-se um ciclo anal´ıtico visual. A investiga¸cão e uso destas técnicas foram objetos de estudo desta pesquisa. Os resultados obtidos permitem a realiza¸cão de diversas análises sobre o com-portamento das cintila¸cões ionosféricas, podendo inclusive subsidiar o desenvolvimento de técnicas de mitiga¸cão dos efeitos deste fenômeno no posicionamento GNSS. Estas técnicas foram viabilizadas através da ferramenta “ISMR Query Tool”, a qual foi desenvolvida e disponibilizada à comunidade cient´ıfica ao longo desta pesquisa.

1.1 Objetivos

Este projeto tem por objetivo geral investigar e avaliar o uso de técnicas de visuali-za¸cão de dados – explorando-se o conceito emergente de Visual Analytics (KEIM et al., 2008b) – bem como técnicas de minera¸cão de dados para suporte à análise da cintila¸cão ionosférica no Brasil. Desta forma, explora-se a percep¸cão visual humana e a capacidade de descoberta de conhecimento das técnicas de minera¸cão de dados, visando dar suporte ao posicionamento GNSS.

Como objetivos espec´ıficos, tem-se

• Aplica¸cão de técnicas de Minera¸cão e Visualiza¸cão de Dados – como exemplo a abor-dagem proposta pela técnica SAX (LIN et al., 2003) – para análise das informa¸cões coletadas pelas esta¸cões de monitoramento de cintila¸cão ionosférica;

(21)

1.2 Justificativa

Os efeitos causados pela cintila¸cão ionosférica podem interferir negativamente no GNSS, acarretando em perda de acurácia no posicionamento. Como o uso deste tipo de sistema tem aumentado continuamente, inclusive se tornando essencial para algumas atividades, como agricultura de precisão e navega¸cão, contribuir para a eficácia do GNSS é uma maneira de colaborar indiretamente com todas estas áreas.

Avan¸cos em tecnologias de hardware permitiram que o armazenamento de grandes quantidades de dados deixasse de ser preocupa¸cão para muitas áreas. No entanto, a possibilidade de se manter enormes quantidades de informa¸cões em repositórios de da-dos acarreta em necessidades adicionais para analisá-los. Neste contexto, o conceito de Anal´ıtica Visual figura como um importante aliado nos processos de tomada de decisão, uma vez que compreende uma rela¸cão entre as capacidades de análise do ser humano e a organiza¸cão de uma base de dados com grande volume de informa¸cões, propiciando um aumento no conhecimento sobre estes e almejando-se chegar a novas hipóteses e conclu-sões; tem-se ainda na Minera¸cão de Dados a caracter´ıstica de extra¸cão de conhecimento em grandes volumes de dados.

O desenvolvimento da ISMR Query Tool consiste em uma importante contribui¸cão para os pesquisadores do Grupo de Estudos em Geodésia Espacial (GEGE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho (UNESP), bem como para usuários provenientes de outras institui¸cões nacionais e internacionais, uma vez que a ferramenta permite a explora¸cão visual dos dados e agrega facilidade de acesso e uso através de sua interface acess´ıvel via web. Diversas pesquisas vem sendo realizadas à partir da base de dados dispon´ıvel em diversos segmentos, como inicia¸cão cient´ıfica, mestrado e doutorado.

Destaca-se que o estudo e o desenvolvimento de técnicas de Minera¸cão e Visualiza¸cão de Dados permitem que as mesmas sejam aplicadas em diferentes contextos. Desta forma, os resultados obtidos também podem ser aplicados em outras áreas.

1.3 Organiza¸c˜

ao do Documento

Além dos aspectos introdutórios, este documento está organizado em mais sete Cap´ı-tulos.

(22)

destacando os princ´ıpios de funcionamento; no Cap´ıtulo 3, são destacadas as caracter´ısti-cas da ionosfera e da cintila¸cão ionosférica; o Cap´ıtulo 4 apresenta os efeitos da cintila¸cão ionosférica no posicionamento GNSS; e o Cap´ıtulo 5 discorre sobre a Visualiza¸cão e a Minera¸cão de Dados.

No Cap´ıtulo 6, a abordagem proposta neste Projeto é apresentada: a concep¸cão e o desenvolvimento de uma ferramenta para minera¸cão e visualiza¸cão de dados de monito-ramento de cintila¸cão – a ISMR Query Tool.

O Cap´ıtulo 7 apresenta experimentos e análises dos resultados obtidos pela aplica¸cão das técnicas de minera¸cão e visualiza¸cão aplicadas.

(23)

2

Sistemas Globais de Navega¸c˜

ao por Sat´

elite (GNSS)

2.1 Introdu¸c˜

ao

Os Sistemas Globais de Navega¸cão por Satélite são constitu´ıdos por constela¸cões de satélites que permitem, através da transmissão de sinais a um receptor, determinar as suas coordenadas. Estes sinais são transmitidos em frequências espec´ıficas, e as caracter´ısticas peculiares que permitem a identifica¸cão dos mesmos pelos receptores caracterizam as observáveis GNSS.

Atualmente, destacam-se quatro sistemas globais (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007; MONICO, 2008; MARQUES, 2012):

• Global Positioning System (GPS): sistema de radionavega¸cão desenvolvido pelo De-partamento de Defesa dos Estados Unidos. Desenvolvido inicialmente para fins militares, o sistema se tornou muito popular e útil a diversos segmentos, como agri-cultura de precisão e navega¸cão. Foi declarado operacional em 1985;

• GLObal’naya NAvigatsionnaya Sputnikkovaya Sistema (GLONASS): sistema con-cebido na década de 1970 pela antiga União Soviética; atualmente é operado pela Rússia. Analogamente ao GPS, foi criado para fins militares, mas atualmente tam-bém está dispon´ıvel para uso civil. Foi declarado operacional em 1995;

• Galileo: sistema em desenvolvimento pela European Space Agency (ESA), teve o primeiro satélite lan¸cado em 2005. Mais satélites serão lan¸cados após a etapa de valida¸cão do sistema;

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transmitindo em três frequências, sendo que alguns deles permanecerão em órbitas geoestacionárias.

Também compõem o GNSS alguns complementos ao sistema. Os sistemas de comple-mento baseados em satélites são denominadosSpace-Based Augmentation System (SBAS), os quais podem ser utilizados, por exemplo, para a obten¸cão de corre¸cões diferenciais e para avalia¸cão de integridade. Outro tipo de sistema de complemento são os Ground Ba-sed Augmentation System (GBAS), os quais são similares aos SBAS mas transmitem as informa¸cões a partir de esta¸cões terrestres (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007).

Na Subse¸cão a seguir, mais detalhes são apresentados para o GPS, tecnologia mais difundida e utilizada atualmente. De uma forma geral, caracter´ısticas similares estão presentes nos outros sistemas.

2.1.1 Global Positioning System (GPS)

O GPS está sob desenvolvimento nos Estados Unidos desde 1973, sendo inicialmente caracterizado como um sistema militar. A disposi¸cão básica dos satélites GPS, que conta com 24 satélites, foi planejada de modo que pelo menos quatro satélites estejam simulta-neamente vis´ıveis acima do horizonte em qualquer lugar da Terra, 24 horas por dia. A Figura 1 apresenta esta disposi¸cão, composta por seis planos orbitais que distam aproxi-madamente 20.200 km da superf´ıcie terrestre. O per´ıodo orbital é de 12h siderais, o que faz com que a mesma configura¸cão de geometria dos satélites seja repetida no dia seguinte cerca de quatro minutos mais cedo em rela¸cão ao tempo universal (SEEBER, 2003).

Figura 1: Configura¸cão básica dos Satélites GPS. Fonte: Seeber (2003, p. 211).

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coordenadas conhecidas seriam suficientes para obten¸cão das coordenadas do usuário. No entanto, um quarto satélite é necessário: o GPS utiliza a comunica¸cão de uma via, onde os sinais são transmitidos apenas pelos satélites. Para a obten¸cão das distâncias satélite-receptor, o tempo de percurso do sinal é escalado em uma distância à partir de sua velocidade. No entanto, os osciladores dos satélites não são sincronizados com os osci-ladores dos receptores, causando um erro sistemático de sincroniza¸cão. A presen¸ca deste erro justifica o uso do termo pseudodistância, ao invés de somente distância (SEEBER, 2003; MONICO, 2008). Mais detalhes sobre a pseudodistância são apresentados na Se¸cão 2.2. Logo, o princ´ıpio básico de navega¸cão com GPS é baseado em pseudodistâncias entre o usuário e quatro satélites, conforme pode ser visto na Figura 2. À partir de coordenadas e relógios conhecidas dos satélites, pode-se obter as coordenadas da antena do receptor do usuário e o referido erro de sincroniza¸cão – o qual é comumente denominado erro do relógio do receptor.

Figura 2: Princ´ıpio b´asico do posicionamento com GPS. Fonte: Seeber (2003, p 211).

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globo terrestre (SEEBER, 2003).

Já as efemérides precisas são obtidas através do pós-processamento de dados, onde mais parâmetros são levados em considera¸cão, como o campo gravitacional da Terra. Os centros de análise, como o IGS, combinam solu¸cões baseadas em inúmeras esta¸cões terrestres. As efemérides precisas são uma alternativa a usuários que esperam maior precisão, já que chegam a possuir acurácia centimétrica (SEEBER, 2003; MONICO, 2008). Atualmente, tem-se também dispon´ıveis efemérides preditas, com as quais se pode obter posicionamento em tempo real. Destaca-se que tais efemérides também trazem corre¸cões para o erro dos relógios dos satélites.

Atualmente, 31 satélites estão operacionais na constela¸cão GPS. Com mais satéli-tes dispon´ıveis em rela¸cão a disposi¸cão básica – composta por 24 satélisatéli-tes – a maioria dos usuários dispõe de mais satélites vis´ıveis em rela¸cão ao m´ınimo necessário de quatro satélites (SEEBER, 2003).

Os satélites GPS transmitem originalmente seus sinais simultaneamente nas frequên-cias L1 (1575,42 MHz) e L2 (1227,60 MHz). Com a moderniza¸cão dos satélites, tem-se também a portadora denominada L5 (1176,45 MHz). As frequências L1, L2 e L5 são ob-tidas ao multiplicar-se respectivamente a frequência fundamental (f0 = 10.23 MHz) por 154, 120 e 115. Algumas gera¸cões de satélites tem sido lan¸cadas ao longo dos anos, as quais incluem as novas frequências e/ou moderniza¸cões na estrutura do sinal (SEEBER, 2003; MONICO, 2008; MARQUES, 2012):

• Bloco I: primeiros sat´elites, os quais foram utilizados no desenvolvimento do sistema;

• Bloco II: primeiros satélites operacionais. O primeiro lan¸camento ocorreu em 1989; atualmente não se tem mais satélites em uso;

• Bloco IIA: os lan¸camentos ocorreram entre 1990 e 1997; atualmente ainda há saté-lites em opera¸cão;

• Bloco IIR/IIR-M: substitui¸cão aos satélites dos Blocos II e IIA; duas versões de satélites – clássico (IIR) e modernizado (IIR-M). Destaca-se os novos sinais dispo-n´ıveis no Bloco IIR-M: o código L2C na frequência L2 e o novo código militar M nas frequências L1 e L2;

(27)

• Bloco III (futuro): previs˜ao de lan¸camento em 2014, contendo novos sinais e auto-nomia de monitoramento de integridade dos sinais.

2.2 Observ´

aveis GNSS e Efeitos Sistem´

aticos

Para fins de posicionamento GNSS, além da observável de pseudodistância, tem-se também a observável de fase da onda portadora. Destaca-se que outras observáveis tam-bém podem ser obtidas, como a varia¸cão Doppler e a Razão Sinal Ru´ıdo (Signal to Noise Ratio – SNR) (MONICO, 2008).

A pseudodistância é obtida pela multiplica¸cão do tempo de propaga¸cão do sinal – o qual é obtido através da correla¸cão de um código – pela velocidade da luz. Cada satélite GPS transmite continuamente um código, denominadopseudorandom noise(PRN – ru´ıdo pseudoaleatório), que nada mais é que uma sequência binária padrão. Os PRN’s são designados de maneira a garantir uma baixa correla¸cão entre eles. Desta forma, o receptor – que conhece as sequências binárias de cada PRN – consegue identificar univocamente cada satélite emissor dos sinais (SEEBER, 2003; MONICO, 2008; MARQUES, 2012).

A medida de pseudodistância não consiste, de fato, na distância geométrica entre satélite e receptor. Isto se deve ao fato de que os sinais transmitidos pelos satélites, além do erro causado pelo não sincronismo do oscilador do receptor com os osciladores dos satélites, estão sujeitos a inúmeros efeitos em sua trajetória de propaga¸cão do satélite até a antena do receptor, tais como (GREWAL; WEILL; ANDREWS, 2007; MONICO, 2008):

• Erro do relógio dos satélites: os osciladores de cada satélite, embora altamente precisos, contém discrepâncias em rela¸cão ao tempo GPS. Coeficientes de corre¸cão são transmitidos por cada satélite através das efemérides; desta forma, pode-se corrigir o erro de cada satélite e associá-los a um tempo comum a todos – o tempo GPS. Após a corre¸cão, o res´ıduo é de aproximadamente 1 ns, o que acarreta em um erro de cerca de 1 m nas medidas;

• Refra¸cão ionosférica: refra¸cão do sinal ao atravessar a camada da ionosfera (aproxi-madamente 50 a 1000 km da superf´ıcie terrestre). Trata-se de um meio dispersivo, onde a refra¸cão varia conforme a frequência do sinal GNSS. Mais detalhes sobre este efeito são apresentados no Cap´ıtulo 3;

(28)

superf´ı-cie terrestre até aproximadamente 50 km de altitude – é caracterizada pela presen¸ca de gases secos e vapor d’água, os quais podem aumentar o percurso do sinal causando erros de até cerca de 30 m nas distâncias medidas. Destaca-se que, diferentemente da ionosfera, as diferentes frequências dos sinais GNSS são igualmente afetadas pela troposfera: trata-se de um meio não dispersivo;

• Multicaminho: objetos localizados nas proximidades da antena do receptor podem refletir os sinais GNSS, resultando em um ou mais caminhos de propaga¸c˜ao distintos. Estes sinais distintos podem causar irregularidades na amplitude e na fase do sinal direto, causando erros nas medidas e preju´ızo no posicionamento;

• Erros orbitais: poss´ıveis erros nas coordenadas dos satélites – tanto nas efemérides transmitidas, quanto nas precisas – são propagados para as coordenadas do usuário;

• Erros de hardware e centro de fase da antena: efeitos sistem´aticos aparecem no

hardware dos satélites e dos receptores, causando atraso entre as portadoras. Já o centro de fase da antena pode divergir do centro de massa da mesma, o qual é utilizado como ponto de referência das coordenadas;

• Efeitos geodinâmicos: causados por intera¸cões da Terra com a atmosfera e o meio in-terplanetário, tais como marés terrestres (deforma¸cão da crosta da Terra em virtude das for¸cas de maré – sol e lua), carga oceânica (deslocamentos na crosta terrestre causados pelas marés oceânicas) e movimento do pólo.

Por esta razão, a observável pseudodistância pode ser descrita pelo seguinte modelo matemático (MONICO, 2008):

P Dsr =ρ s

r+c(dtr−dts) +Trs+I s r +dm

s r+ǫ

s

r (2.1)

onde:

• P Dsr refere-se à pseudodistância (em metros) entre as antenas do satélite s, no

instante de transmiss˜ao, e do receptor r, no instante de recep¸c˜ao;

• c´e a velocidade da luz no v´acuo;

• dtr é o erro do relógio do receptor no instante de recep¸cão;

(29)

• Trs eIrs referem-se respectivamente aos atrasos troposf´erico e ionosf´erico;

• dmsr refere-se aos efeitos de multicaminho do sinal;

• ǫsr refere-se a outros efeitos n˜ao modelados.

Embora a pseudodistância obtida pelo código seja o método mais utilizado, tal obser-vável tem precisão na ordem de metros. Uma obserobser-vável muito mais precisa é a fase (ou fase de batimento) da onda portadora, cuja precisão é da ordem de mil´ımetros.

A fase da onda portadora é obtida pela diferen¸ca entre a fase gerada pelo satélite no instante de transmissão do sinal e sua réplica gerada pelo receptor no instante de recep¸cão do sinal, o que resulta em uma medida fracionária. Um número inteiro de ciclos permanece desconhecido, o qual é denominado ambiguidade da fase (MONICO, 2008; MARQUES, 2012). Uma vez determinado o valor das ambiguidades, a medida de fase da onda portadora pode ser considerada uma medida de pseudodistância com muito mais precisão, e consequentemente, obtém-se maior acurácia no posicionamento baseado nesta observável (TEUNISSEN; KLEUSBERG, 1998). O ru´ıdo da observável de fase após a solu¸cão das ambiguidades é da ordem de cent´ımetros a mil´ımetros (COLLINS et al., 2010).

O seguinte modelo matem´atico descreve a fase da onda portadora (MONICO, 2008):

φs r =f

ρs

r+Trs−Irs+Dmsr

c

+f(dtr−dts) + [φs(t0)−φr(t0)] +N_rs+ǫs_r (2.2)

onde:

• φsr ´e a fase (em ciclos);

• f ´e a frequˆencia da portadora;

• Dmsr refere-se aos efeitos de multicaminho do sinal;

• φs(t0)é a fase inicial no satélite na época de referência t0;

• φr(t0)é a fase inicial no receptor na época de referência t0;

• Nrs ´e a ambiguidade da fase no instante inicial de rastreio.

Os outros termos estão definidos na Equa¸cão 2.1. Observa-se que o termo referente à refra¸cão ionosférica (Is

r) na equa¸cão da fase é negativo, ao passo que na pseudodistância é

(30)

sobre a portadora – é inferior à velocidade de fase. Desta forma, ocorre um atraso no código e um avan¸co na fase (MONICO, 2008).

A Eq. 2.2 pode ser reescrita multiplicando-se os termos pelo comprimento de onda (λ =c/f), resultando-se na medida da fase em metros (Φs

r):

Φs

r =ρsr+c(dtr−dts) +Trs−Irs+Dmrs+λ[φs(t0)−φ_r(t0)] +λN_rs+ǫs_r (2.3)

2.3 M´

etodos de Posicionamento GNSS

De uma forma geral, o conceito de posicionamento remete a determina¸cão da posi¸cão de um objeto em rela¸cão a um referencial. Se este referencial é geocêntrico, trata-se de posicionamento absoluto; se é um referencial materializado, trata-se de posicionamento relativo. Outro fator a destacar é o estado do objeto: se está em repouso, trata-se de posicionamento estático; caso esteja em movimento, tem-se o posicionamento cinemático (MONICO, 2008).

Ao empregar-se o GNSS para posicionamento, a presen¸ca de alguns aspectos caracte-riza cada um dos diversos métodos de posicionamento descritos na literatura: a observável utilizada, o referencial adotado, o estado do objeto a posicionar, o tratamento dos efeitos presentes na trajetória do sinal do satélite até o receptor, o tipo de efeméride utilizada, dentre outros. De uma forma geral, comparece o posicionamento absoluto, posicionamento relativo e posicionamento diferencial.

Os dois últimos estão relacionados à utiliza¸cão de uma esta¸cão base de coordenadas conhecidas, ou seja, mais de um receptor é utilizado. Desta forma, torna-se poss´ıvel a realiza¸cão de diferencia¸cões entre observa¸cões de diferentes esta¸cões para a obten¸cão de melhores resultados. No entanto, atualmente, o usuário com um simples receptor pode usufruir de infraestruturas de Redes GNSS ou Sistemas de Complemento para suprir a necessidade de receptores adicionais. Diversos métodos estão presentes na literatura, como

Real Time Kinematic (RTK) e o Diﬀerential GPS (DGPS).

Como m´etodos de posicionamento absoluto, destacam-se o PPS e o PPP.

(31)

2008). Modelos podem ser aplicados para atenua¸cão dos efeitos da ionosfera e da tropos-fera; a acurácia fica limitada à precisão das pseudodistâncias e das efemérides transmitidas.

Já o PPP é caracterizado pela utiliza¸cão de efemérides precisas e corre¸cões precisas para os erros dos relógios dos satélites (ZUMBERGE et al., 1997; MONICO, 2000; MO-NICO, 2008). Pode-se adotar como observáveis tanto a fase quanto a pseudodistância, bem como combina¸cões lineares para eliminar os efeitos da ionosfera. Todos os erros en-volvidos devem ser tratados para que se obtenha alta acurácia. Por exemplo, pode-se utilizar as efemérides precisas produzidas por algum centro, como o IGS, para se obter as coordenadas e erros dos relógios dos satélites com maior qualidade. Também pode-se recorrer a modelos regionais de ionosfera e troposfera, os quais podem apresentar melhores resultados em rela¸cão aos modelos globais. De maneira análoga para os demais efeitos, tais como movimento do pólo, carga oceânica, centro de fase da antena, etc.

O PPP recupera o princ´ıpio do posicionamento GNSS, já que pressupõe a utiliza¸cão de apenas um receptor (COLLINS et al., 2010). No entanto, os modelos utilizados para as corre¸cões dos diferentes efeitos são definidos em sua maioria através de redes, muitas vezes globais. Logo, é poss´ıvel perceber que, embora pressuponha apenas um receptor, o PPP é suportado por diversas redes, envolvendo por consequência, inúmeras e variadas infraestruturas.

(32)

3

Ionosfera e Cintila¸c˜

ao Ionosf´

erica

3.1 Ionosfera

No contexto do GNSS, para fins teóricos e práticos, a atmosfera terrestre é normal-mente dividida em duas camadas principais – troposfera e ionosfera – cada qual com diferentes influências sobre os sinais (MATSUOKA, 2007). A troposfera não está no escopo deste trabalho.

Davies (1990) define a ionosfera como a camada superior da atmosfera na qual a ioniza¸cão existente é suficiente para afetar a propaga¸cão de ondas de rádio. Destaca-se que o termo ionosfera foi proposto por R. A. Watson-Watt, em 1926, e não foi muito utilizado nos anos seguintes (McNAMARA, 1991).

A defini¸cão da região de abrangência da ionosfera pode divergir um pouco de autor para autor, mas, de uma forma geral, define-se que a ionosfera se estende em uma região de aproximadamente 50 a 1000 km acima da superf´ıcie terrestre, sendo dividida em algumas subcamadas que serão descritas adiante na Subse¸cão 3.1.1. Sendo a ionosfera um meio de propaga¸cão de sinais, torna-se poss´ıvel a abrangência global de servi¸cos que utilizam esta camada como meio de comunica¸cão. Neste contexto, tem-se como exemplo o GNSS.

A ionosfera é caracterizada pela presen¸ca de ´ıons e elétrons livres; ambos são formados principalmente pela fotoioniza¸cão (DAL POZ, 2010). Este processo é caracterizado pela absor¸cão de radia¸cão solar na faixa do extremo ultra-violeta (Extreme Ultraviolet – EUV) e raios X por átomos neutros da atmosfera.

(33)

um elétron livre na atmosfera. O átomo neutro torna-se então um ´ıon positivo, pois per-deu um elétron de carga negativa. Destaca-se que são os elétrons livres que refletem as ondas de rádio, tornando poss´ıvel a comunica¸cão por ondas de rádio na ionosfera (Mc-NAMARA, 1991; DAL POZ, 2010). O esquema da fotoioniza¸cão é apresentado na Figura 3.

Figura 3: Fotoioniza¸c˜ao. Fonte: Dal Poz (2010).

Outro processo que ocorre na ionosfera é a recombina¸cão. Este processo é o inverso da fotoioniza¸cão, ou seja, os elétrons livres, com carga negativa, se recombinam com os ´ıons, de carga positiva, produzindo átomos neutros. Nas regiões mais altas da ionosfera, muitos elétrons se perdem devido à recombina¸cão. Já nas regiões mais baixas, os elétrons se perdem devido a um processo de liga¸cão ou captura (attachment), onde se juntam com os átomos neutros, formando ´ıons com carga negativa. Ressalta-se que tanto os ´ıons com carga positiva, tanto os ´ıons de carga negativa são mais densos que os elétrons e não interagem com as ondas de rádio (MCNAMARA, 1991).

Os processos de recombina¸cão e liga¸cão ocorrem durante todo o tempo. Já a fotoioni-za¸cão ocorre apenas durante o dia quando o sol está acima do horizonte. Estes processos determinam a densidade de elétrons na ionosfera. A densidade de elétrons é maior durante o dia, quando o processo de fotoioniza¸cão é superior. Ao entardecer, este processo cessa, e a recombina¸cão faz com que a densidade diminua constantemente ao longo da noite. Ao amanhecer, a quantidade de elétrons livres é incrementada novamente pela fotoioniza¸cão (McNAMARA, 1991). Observa-se o comportamento c´ıclico destes fenômenos.

3.1.1 Divis˜

ao em Camadas

(34)

densidade volumétrica de elétrons livres nas regiões da ionosfera é expressa em número de elétrons por cent´ımetro cúbico.

Figura 4: Divis˜ao da Ionosfera em Camadas. Fonte: Dal Poz (2010).

A Camada D abrange aproximadamente 50 a 90 km de altitude, e figura como uma fonte refletora de sinais de baixas freqüências. Esta camada não acarreta em efeitos mensuráveis nas observáveis GNSS (DAVIES, 1990; DAL POZ, 2010).

A Camada E abrange aproximadamente 100 km de altitude; McNamara (1991) destaca que esta camada foi a primeira a ser descoberta (a letra “E” denota “campo el´etrico”).

Já a camada F abrange aproximadamente 150 a 1000 km. Esta camada se subdivide em F1 e F2. Observa-se que, durante a noite, a densidade de elétrons nas camadas D, E, e F1 diminui (devido à superioridade dos processos de recombina¸cão e liga¸cão em rela¸cão ao processo de fotoioniza¸cão). No entanto, na camada F2, observa-se uma maior variabilidade da ionosfera, o que consequentemente causa efeitos mais severos nos sinais GNSS, como as cintila¸cões (DAL POZ, 2010).

3.1.2 Influˆ

encia da Atividade Solar na Ionosfera

(35)

do tempo, o sol permanece calmo, não causando efeitos significativos nas comunica¸cões de rádio de alta frequência. No entanto, o sol perturbado, ainda que levemente, pode até interromper tal tipo de servi¸co (McNAMARA, 1991).

Ao observar-se o sol, pode-se notar a presen¸ca de pequenas manchas. Esta observa¸cão pode ser feita, por exemplo, através da proje¸cão de sua imagem em uma folha de pa-pel, utilizando-se um telescópio. Este tipo de observa¸cão é denominadowhite light image

(imagem branca e clara). Neste tipo de observa¸cão, algumas manchas escuras podem ser notadas eventualmente. Estas manchas vêm sendo observadas há muito tempo. Há regis-tros de observa¸cões destas manchas por chineses no primeiro século a.C. Com a inven¸cão do telescópio, Galileo mostrou, em 1610, que tais manchas – que são denominadas na literatura como sunspots – eram de fato da superf´ıcie do sol. Galileo também observou o comportamento c´ıclico das manchas solares, e concluiu que o sol rotacionava com um per´ıodo de aproximadamente 27 dias, em um eixo aproximadamente paralelo ao eixo de rota¸cão da Terra (McNAMARA, 1991).

As manchas solares são utilizadas hoje em dia para a análise dos efeitos do sol na ionosfera. Há centros de observa¸cão que catalogam diariamente o número de manchas solares, como o National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). O número de manchas solares (Sunspot Number – SSN) é obtido através da contagem do número de grupos de manchas solares e do número de manchas individuais, respeitando-se a seguinte propor¸cão (McNAMARA, 1991):

SSN = 10NG+NI (3.1)

onde N G e N I referem-se respectivamente ao n´umero de grupos de manchas e ao n´umero de manchas individuais.

As manchas solares aparecem com maior frequˆencia em grupos, em regi˜oes compre-endidas a aproximadamente 30o

do equador solar. As mesmas não aparecem nos pólos solares. Elas parecem escuras pois estão compreendidas em regiões mais frias – aproxi-madamente 4000o

C – enquanto as regi˜oes do entorno est˜ao a temperaturas de 6000o C (McNAMARA, 1991).

(36)

o sol. Além das observa¸cões em comprimentos de onda muito curtos, a coroa também é vis´ıvel em certas circunstâncias, como em eclipses solares (McNAMARA, 1991).

A corona contribui para o escoamento de substâncias do sol pelo espa¸co interplane-tário, o que é conhecido como vento solar. Este fluxo é cont´ınuo e contém part´ıculas eletricamente carregadas. Logo, conclui-se que os ventos solares também são responsáveis pela forma¸cão da ionosfera (KIRCHHOFF, 1991; DAL POZ, 2010). Estes ventos carre-gam milhões de toneladas de materiais solares, e sopra a uma velocidade aproximada de 400 km/s. O percurso destas part´ıculas do sol até a Terra é de aproximadamente 5 dias. Não sentimos os ventos solares na superf´ıcie da Terra devido à baixa densidade das par-t´ıculas que chegam. No entanto, modifica¸cões elétricas nestas parpar-t´ıculas afetam o campo magnético da Terra e a ionosfera (McNAMARA, 1991).

As explosões solares (solar flares) são provocadas por um rápido aumento de energia na superf´ıcie do sol, que, ao ser liberada, causa uma varia¸cão na radia¸cão solar na forma de emissão de raios ultravioleta e raios X (McNAMARA, 1991).

3.1.2.1 Ciclo Solar

Através da observa¸cão das manchas solares, além da conclusão de que o sol rota-ciona, é poss´ıvel observar também um comportamento c´ıclico em per´ıodos mais longos. Pode-se observar que o número de manchas solares varia de 0 a 100 a cada 11 anos (apro-ximadamente). Registros destas observa¸cões foram feitos desde a descoberta de Galileo (McNAMARA, 1991).

(37)

Figura 5: Manchas solares nos ´ultimos 400 anos. Adaptado de Rohde (2012).

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Figura 6: Sunspot Number e Fluxo Solar. Fonte: National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) - Space Weather Prediction Center (2014).

(39)

solares ´eNational Aeronautics and Space Administration (NASA). A Figura 7 apresenta um exemplo disponibilizado pela referida agˆencia, onde pode-se observar a parte observada da atividade solar juntamente com a parte predita.

Figura 7: Sunspot Number observado e predito. Fonte: National Aeronautics and Space Administration (NASA) (2014).

Estudos relacionados aos ciclos solares tˆem despertado interesse em diversas ´areas devido aos diversos efeitos que estes acarretam em tecnologias como o GNSS (DAL POZ, 2010).

3.1.2.2 Intera¸c˜ao Solar-Terrestre

No que concerne ao campo magnético da Terra, alguns ´ındices visam descrever a atividade geomagnética terrestre e suas componentes. Os ´ındices mais utilizados são o

Disturbance Storm-Time (DST), Planetarische Kennziﬀer ou ´ındice planet´ario (Kp) e o

(40)

do campo geomagnético. Estas medidas são coletadas por observatórios distribu´ıdos na região auroral no hemisfério norte (DAL POZ, 2010).

3.2 Latitude Geomagn´

etica

Enquanto a latitude geográfica de um ponto é definida com rela¸cão aos pólos geográ-ficos, a latitude geomagnética é definida em rela¸cão aos pólos geomagnéticos. Os pólos geomagnéticos (ou dipolares) são a interseçcão da superf´ıcie da Terra com o eixo de uma barra magnética hipoteticamente localizada no centro da Terra, pela qual se obtém uma aproxima¸cão do campo geomagnético. Desta forma, tem-se os pólos geomagnéticos Norte e Sul. Por sua vez, os pólos magnéticos são os pontos em que o campo magnético da Terra se torna uma linha vertical para baixo, ou seja, a inclina¸cão do campo magnético da Terra nos pólos magnéticos é de 90o

. A Figura 8 apresenta a varia¸cão dos pólos mag-nético e geomagmag-nético ao longo do tempo, considerando-se o hemisfério Norte. Observa-se um suave deslocamento ao longo do tempo, o qual é denominado varia¸cão geomagnética secular (WORLD DATA CENTER FOR GEOMAGNETISM, KYOTO, 2014; TAUXE et al., 2014).

As coordenadas geomagnéticas de um ponto na superf´ıcie terrestre (ou próximo a esta) podem ser definidas através de um sistema de coordenadas geomagnéticas. Um sistema difundido e usualmente empregado na avalia¸cão de fenômenos geof´ısicos – tais como as cintila¸cões ionosféricas – é o Corrected GeoMagnetic (CGM). Tal sistema recorre a um modelo do campo magnético da Terra para determinar as coordenadas geomagnéticas de um ponto de interesse (GUSTAFSSON; PAPITASHVILI; PAPITASHVILI, 1992).

(41)

Figura 8: Varia¸cão dos pólos magnético e geomagnético no hemisfério Norte. Adaptada de World Data Center for Geomagnetism, Kyoto (2014).

(42)

3.3 Atraso ionosf´

erico e Conte´

udo Total de El´

etrons

O erro devido à ionosfera nas observáveis GNSS é diretamente proporcional à quan-tidade de elétrons presente na mesma e inversamente proporcional à frequência do sinal (DAL POZ, 2010). Para a caso do GPS na frequência L1 (1575,42 MHz), a ionosfera pode retardar as ondas de rádio em até 300 ns nos piores casos, causando um erro de 100 m nas distâncias satélite-receptor que são medidas (KLOBUCHAR, 1987).

Destaca-se que para o código, ocorre um retardo aparente do sinal, o que faz com que aumente o comprimento aparente do caminho percorrido pelo mesmo; já para a fase, ocorre uma diminui¸cão do comprimento aparente (LEICK, 2004; DAL POZ, 2010).

Um parâmetro importante para a determina¸cão do atraso ionosférico é o conteúdo total de elétrons (Total Electron Content – TEC). O TEC é uma quantidade do tipo densidade colunar e consiste no número de elétrons presente em uma coluna de 1 m2

de se¸cão reta estendendo-se pela trajetória satélite-receptor. Tal parâmetro é relacionado a diversas variáveis, dentre as quais se pode destacar os parâmetros de atividade solar, ´ındices geomagnéticos, esta¸cão do ano, localiza¸cão e hora do dia. O TEC é comumente ex-presso em unidades de TEC (TEC-Unit – TECU). Um TECU equivale a1016

el´etrons/m2 (KLOBUCHAR, 1987; MARQUES, 2012).

Os valores médios de atraso ionosférico em todo o globo terrestre são mais significativos em uma região em torno de 15o

ao Norte e ao Sul do equador geomagnético. Para satélites com m´ınimo ângulo de eleva¸cão projetado para o GPS (5o

), o atraso é aproximadamente três vezes superior em rela¸cão aos satélites no zênite (KLOBUCHAR, 1987).

Para usuários que não disponham de receptores de dupla ou de multi-frequência – não podendo assim realizar diferencia¸cões para diminui¸cão dos efeitos da ionosfera –, uma alternativa é a utiliza¸cão do modelo de Klobuchar (também conhecido como modelo transmitido) para atenua¸cão do efeito do atraso ionosférico no sinal GPS. Tal modelo utiliza oito coeficientes que são transmitidos como parte das mensagens de navega¸cão GPS, e proporciona uma corre¸cão de aproximadamente 50% em rela¸cão ao erro médio quadrático devido à ionosfera nas distâncias satélite-receptor que são medidas. O algoritmo contém algumas aproxima¸cões que reduzem sua complexidade computacional, e é detalhado para a frequência L1. Para o caso da frequência L2, basta-se escalar o valor obtido em L1 através de uma constante (KLOBUCHAR, 1987).

(43)

uma frequência, os usuários podem minimizar os efeitos desta camada através da realiza-¸cão de combina¸cões lineares entre as observáveis de diferentes frequências. Atualmente, com a moderniza¸cão do GPS, tem-se dispon´ıvel também o sinal transmitido na porta-dora denominada L5, permitindo, portanto, a realiza¸cão de combina¸cões lineares com três frequências (POLEZEL, 2010). Para a avia¸cão, porém, trata-se da segunda frequên-cia, uma vez que a frequência L2 não vinha sendo utilizada por não estar numa banda protegida.

3.4 Cintila¸c˜

ao Ionosf´

erica

A cintila¸cão ionosférica é uma rápida mudan¸ca na fase e/ou amplitude de um sinal de rádio à medida em que se propaga por irregularidades (rarefa¸cões do plasma) na densidade do plasma ionosférico (CONKER et al., 2003): tal fenômeno causa atenua¸cão na amplitude e deslocamentos na fase dos sinais GNSS ao passarem pela ionosfera (SKONE et al., 2005), efeitos que podem degradar o posicionamento GNSS, já que afetam diretamente os sinais.

As irregularidades da ionosfera que causam cintila¸cões (também denominadas de bo-lhas ionosféricas) podem variar significativamente em extensão e velocidade de desloca-mento. Rezende et al. (2007) apresenta estimativas da dimensão das irregularidades na região equatorial brasileira, as quais podem chegar a cerca de 480 km na dire¸cão Leste-Oeste, podendo alcan¸car uma altura plena de cerca de 1400 km. Outra caracter´ıstica destacada são as velocidades zonais (leste-oeste) com que estas se deslocam, as quais po-dem alcan¸car 50 a 150 m/s, formando “manchas” de irregularidades. As irregularidades de grande escala contêm irregularidades de pequena escala (aproximadamente 400 m), as quais causam cintila¸cões; em alguns casos, estas pequenas irregularidades apresentam um aspecto intermitente conforme o sinal de um satélite se propaga pelas mesmas (REZENDE et al., 2007; WALTER et al., 2010). Uma esquematiza¸cão é apresentada na Figura 10.

(44)

Figura 10: Esquematiza¸c˜ao da cintila¸c˜ao nos sinais GNSS. Adaptado de Walter et al. (2010).

em receptores de simples, quanto em receptores de dupla frequência (DATTA-BARUA et al., 2003). Para o caso do GPS e sua nova frequência de transmissão (L5), também foram observadas perdas de sintonia nas esta¸cões de monitoramento da Rede CIGALA/CALI-BRA.

As cintila¸cões de amplitude e de fase têm comportamento espec´ıfico e podem ser relacionadas de região para região. Assim como o TEC, os efeitos variam de acordo com a frequência do sinal, localiza¸cão geográfica, horário local, esta¸cão do ano, atividade magnética e ciclos solares. Observa-se que as cintila¸cões ionosféricas mais significativas ocorrem nas regiões de proximidades de até 10o

a 20o

do equador geomagnético. Também são freqüentes nas regiões de aurora (latitudes geomagnéticas entre 65 e 75o

) e polares (latitudes geomagn´eticas maiores que 75o

) (WALTER et al., 2010). Destaca-se que em todas as regiões os efeitos são mais significativos na ocorrência de atividades solares mais intensas, e que a maioria das cintila¸cões ocorre durante algumas horas após o pôr-do-sol durante os picos dos ciclos solares. Em per´ıodos de atividades solares mais baixas, o mesmo comportamento é esperado, mas com menor intensidade.

A Figura 11 apresenta a frequência de ocorrência da cintila¸cão de acordo com a loca-liza¸cão geográfica a n´ıvel global.

Observa-se duas regi˜oes mais afetadas (em vermelho) – localizadas aproximadamente entre 10o

a 20o

(45)

Figura 11: Frequência de ocorrência de cintila¸cão de acordo com a localiza¸cão geográfica. Adaptada de Kintner Jr., Humphreys e Hinks (2009).

anomalia equatorial. Observa-se que entre estas regiões há uma faixa estreita com menor frequência de ocorrência; nesta região encontra-se o equador geomagnético. Os efeitos são mais significativos na região da anomalia equatorial em rela¸cão à região do equador geomagnético devido à ionosfera equatorial. Na ionosfera equatorial, a combina¸cão dos campos elétrico e magnético sobre a Terra causa o transporte de elétrons verticalmente, os quais são difundidos para o Norte e para o Sul. Isso faz com que a ioniza¸cão seja reduzida no equador geomagnético e incrementada na anomalia equatorial (WALTER et al., 2010).

Conforme já mencionado, a região de maior preocupa¸cão está localizada na região da anomalia equatorial. Nesta região, a cintila¸cão ocorre com mais frequência após o pôr-do-sol, podendo persistir por várias horas. Ao longo da noite, a cintila¸cão diminui lentamente, mas picos esporádicos ainda podem ocorrer. Nestas regiões, é poss´ıvel obser-var que as flutua¸cões de fase mais rápidas são geralmente associadas com as degrada¸cões mais significativas do sinal (WALTER et al., 2010). Logo, pode-se observar que há certa correla¸cão entre as cintila¸cões de amplitude e de fase.

Em regiões de altas latitudes, a ionosfera é caracterizada por intera¸cões entre o campo magnético da Terra com ventos solares e com o campo magnético interplanetário. No pe-r´ıodo noturno, nas regiões polares (mais de 75o

(46)

América do Norte. Em regiões de altas latitudes, como o Canadá, estes efeitos persistem mesmo em per´ıodos de baixa atividade solar, já que a cintila¸cão está associada à forte aurora (SKONE et al., 2005; WALTER et al., 2010). Nestas regiões, a fotoioniza¸cão é menor se comparada às regiões equatoriais, fazendo com que as cintila¸cões sejam também menos significativas se comparadas com a região equatorial. No entanto, as irregularida-des se movem até dez vezes mais rapidamente. Estas irregularidairregularida-des são maiores e podem causar significativas cintila¸cões de fase (WALTER et al., 2010).

Figura 12: Oval auroral sobre a Am´erica do Norte. Fonte: Skone e Hoyle (2005).

Em regiões de médias latitudes, como os Estados Unidos, os efeitos não são tão sig-nificativos. No entanto, na ocorrência de tempestades geomagnéticas, a ionosfera destas regiões pode sofrer distúrbios causando cintila¸cões nos sinais GNSS. Com as tempestades, o oval auroral se estende na dire¸cão do equador, levando os efeitos de cintila¸cão desta região até as regiões de médias latitudes (CONKER et al., 2003; WALTER et al., 2010).

3.5 Estimativas de cintila¸c˜

ao

Estimativas de cintila¸cão ionosférica podem ser definidas em termos da densidade espectral da potência do sinal (power spectral density – PSD) (CONKER et al., 2003). Índices espec´ıficos também podem ser produzidos, os quais denotam fatores de intensidade de cintila¸cão ionosférica. Dois ´ındices são mais destacados na literatura: o ´ındice S4, para cintila¸cões de amplitude, e o ´ındice Sigma-fi, para cintila¸cões de fase.

(47)

acarre-tando em rápidas flutua¸cões na intensidade do mesmo, denominadas cintila¸cões de ampli-tude (CONKER et al., 2003). Em alguns casos, as cintila¸cões podem ser fortes a ponto de acarretar que a intensidade do sinal recebido seja inferior a um limiar de rastreio do receptor, fazendo com que o receptor tenha que readquirir o sinal para tal satélite (DATTA-BARUA et al., 2003; WALTER et al., 2010), aspecto que prejudica o processo de solu¸cão das ambiguidades da fase da onda portadora.

3.5.1 Cintila¸c˜

oes de Amplitude e ´Indice S4

Durante as cintila¸cões de amplitude, o ´ındice de refra¸cão da ionosfera varia constan-temente, fazendo com que o sinal seja disperso em diversas dire¸cões além da principal dire¸cão de propaga¸cão. Conforme o sinal continua a sua propaga¸cão até o solo, peque-nas mudan¸cas na distância de propaga¸cão ao longo destes multicaminhos dispersos do mesmo podem fazer com que haja uma interferência do sinal com ele próprio. Esta auto-interferência pode atenuar ou amplificar o sinal medido pelo receptor (WALTER et al., 2010).

As cintila¸cões de amplitude podem ser medidas pelo ´ındice S4, que consiste no desvio-padrão normalizado (ou coeficiente de varia¸cão) de observa¸cões livres de tendência da intensidade do sinal, as quais são amostradas a altas taxas (50 Hz por exemplo) num intervalo de 60 segundos. Para a obten¸cão deste ´ındice, a potência do sinal é normalizada em rela¸cão à potência média recebida (DATTA-BARUA et al., 2003; CONKER et al., 2003).

O ´ındice S4 é adimensional e alguns limiares para seu valor podem ser encontrados na literatura. Datta-Barua et al. (2003) e Conker et al. (2003) definem que um valor 0 indica ausência de cintila¸cão, enquanto um valor 1 indica severa cintila¸cão. Hegarty et al. (2001) define que o limite superior para o ´ındice S4 é de 1,414 (√2). Tiwari et al. (2011) apresenta três n´ıveis de classifica¸cão para o referido ´ındice:

• Cintila¸c˜ao forte: S4≥1;

• Cintila¸c˜ao moderada: 0,5≤S4≤1;

• Cintila¸c˜ao fraca: S4≤0,5.

Hegarty et al. (2001) apresenta quatro n´ıveis de classifica¸c˜ao:

(48)

• Cintila¸c˜ao moderada: 0,6≤S4<0,9;

• Cintila¸c˜ao fraca: 0,4≤S4<0,6;

• Cintila¸c˜ao muito fraca: 0,1≤S4<0,4.

Em International Telecommunication Union (2012), trˆes n´ıveis s˜ao definidos, os quais foram adotados em experimentos ao longo deste trabalho:

• Cintila¸c˜ao forte: S4>0,6;

• Cintila¸c˜ao moderada: 0,3≤S4≤0,6;

• Cintila¸c˜ao fraca: S4<0,3.

De uma forma geral, os receptores podem prover valores superiores aos limites teóricos. Por exemplo, o efeito do multicaminho pode aumentar o ´ındice S4, indicando falsamente a incidência de cintila¸cão ionosférica (DATTA-BARUA et al., 2003). Este aspecto ocorre principalmente no in´ıcio ou no final do rastreio de um satélite, caracterizados por baixos ângulos de eleva¸cão e, consequentemente, maior susceptibilidade ao efeito de multicami-nho (WALTER et al., 2010). Logo, em esta¸cões monitoras de cintila¸cão, é essencial que se tenha um n´ıvel de multicaminho bem controlado; técnicas de remo¸cão ou redu¸cão dos efeitos do multicaminho também podem ser adotadas, como a utiliza¸cão do desvio-padrão da divergência código/fase (code-carrier divergence –σccd) (VAN DIERENDONCK;

KLO-BUCHAR; HUA, 1993).

A Figura 13 apresenta uma representa¸cão global do ´ındice S4 para o dia 15 de setembro de 2002 às 21h local em qualquer lugar do planeta, obtida à partir do modelo WBMOD (definido na Subse¸cão 3.7.1). Nesta data, que estava no pico da atividade solar, não houve registros de explosões solares. Esta representa¸cão foi utilizada devido às cintila¸cões mais significativas ocorrerem após o pôr-do-sol. É poss´ıvel observar as regiões mais afetadas: no entorno do equador magnético, nas altas latitudes e nas regiões aurorais (CONKER et al., 2003).

(49)

Figura 13: Distribui¸c˜ao global do ´ındice S4 em 15 de Setembro de 2000 `as 21h local. Fonte: Conker et al. (2003).

Os passos para a determina¸cão do ´ındice S4 em um receptor monitor de cintila¸cão denominado “GPS Silicon Valley Ionospheric Scintillation Monitor (ISM)” são apresenta-dos por Datta-Barua et al. (2003). Primeiramente, a variância da intensidade do sinal é normalizada pelo quadrado da média da intensidade do sinal em um minuto, obtendo-se o ´ındice S4T:

S4T =

SI2

− SI2

SI2 (3.2)

Onde:

• SI ´e a intensidade do sinal amostrada a uma taxa de 50 Hz;

• S4T ´e o ´ındice “S4 total”, o qual inclui as flutua¸c˜oes de amplitude de qualquer causa

(ou seja, abrange os ru´ıdos);

• o operador X indica o valor esperado (ou a m´edia) para X no intervalo de um minuto.

(50)

S4 =

(S4T)

2

−(S4N)

2

(3.3)

Onde:

• S4N é o ´ındice referente às flutua¸cões de amplitude devido a ru´ıdos do ambiente, o

qual ´e obtido por meio da estimativa da densidade m´edia sinal-ru´ıdo ao longo do intervalo de 1 minuto;

• S4´e o ´ındice de cintila¸c˜ao de amplitude adimensionado.

O intervalo de integra¸cão para o cálculo do ´ındice S4 (1 minuto), apesar de difundido na literatura, parece carecer de justificativa teórica/f´ısica rigorosa. Em contrate, o ´ındice Sigma-fi, o qual será visto na próxima Subse¸cão, pode ser obtido em diferentes intervalos.

Uma vez definido o ´ındice S4 na frequência L1, o respectivo ´ındice pode ser mapeado nas frequência L2 e L5 através das seguintes rela¸cões (HEGARTY et al., 2001; PENG et al., 2011):

S4 (L2) =S4 (L1)

f1

f2 1,5

= 1,454_·S4 (L1) (3.4)

S4 (L5) =S4 (L1)

f1

f5 1,5

= 1,550_·S4 (L1) (3.5)

3.5.2 Cintila¸c˜

oes de Fase e ´ındice Sigma-fi

As cintila¸cões de fase ocorrem a partir de rápidas varia¸cões na fase do sinal ao percorrer as irregularidades na densidade de plasma na ionosfera. As cintila¸cões de fase podem acarretar em perda de ciclos e perda de sintonia conforme o receptor recebe o sinal do satélite (DATTA-BARUA et al., 2003; WALTER et al., 2010).

As cintila¸cões de fase são mais significativas em regiões de altas latitudes, onde ir-regularidades na densidade de elétrons são produzidas por sub-tempestades aurorais, estendendo-se numa região de aproximadamente 100 a 300 km de altitude (TIWARI et al., 2011).