Submitted by Mayara Cobacho Ortega null (mayarac.ortega@gmail.com) on 2016-10-03T14:46:10Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado_Mayara_Caldeira.pdf: 4776033 bytes, checksum: ecc26c1af2e4e6f23b65a5eecbd9ed03 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-10-04T18:11:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 caldeira_mco_me_prud.pdf: 4776033 bytes, checksum: ecc26c1af2e4e6f23b65a5eecbd9ed03 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-04T18:11:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 caldeira_mco_me_prud.pdf: 4776033 bytes, checksum: ecc26c1af2e4e6f23b65a5eecbd9ed03 (MD5) Previous issue date: 2016-02-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Visando usufruir do potencial dos sistemas de posicionamento global existentes, novos métodos de posicionamento têm surgido e outros vêm sendo aprimorados. Uma grande tendência nos últimos anos tem sido o uso de redes de estações GNSS de referência. Mas, tanto no uso de redes como nos demais métodos, um fator importante para melhorar a qualidade do posicionamento está relacionado com a modelagem atmosférica. Especial atenção deve ser dada aos erros que ocorrem devido à ionosfera, pois ela se tornou a principal fonte de erro no posicionamento GNSS, após desativação da técnica SA. Este erro é diretamente proporcional ao Conteúdo Total de Elétrons (TEC) e inversamente proporcional ao quadrado da frequência do sinal. O TEC e, consequentemente, o erro ionosférico variam no tempo e no espaço, e sofrem diversas influências, como: ciclo solar, época do ano, hora local, localização geográfica, atividade geomagnética, entre outros. Atualmente, o os erros proporcionados pela ionosfera podem ter seus efeitos minimizados a partir de arquivos IONEX ou por meio de modelagem ionosférica. Portanto, nesta pesquisa, foram utilizados dados das estações da RBMC em diferentes regiões do Brasil no período de baixa e alta densidade de elétrons do pico solar 24 para avaliar o desempenho dos mapas ionosféricos, no posicionamento baseado em redes, disponibilizados por diversos centros (CODE, ESA, JPL, UPC e IGS), bem como os fornecidos pelo projeto MIMOSA, e também os modelos de Grade (AGUIAR, 2010) e estimativa de TEC. Para tal fim, foi adotado um sistema computacional desenvolvido na FCT/UNESP, denominado VRS-Unesp, que emprega o conceito de Estação Virtual. De acordo com os resultados obtidos, nota-se que não há um único mapa fornecido pelos centros de análise do IGS que melhor se enquadra a realidade brasileira, além disso, o desempenho do mapa depende das condições ionosféricas e, principalmente, da localização da estação. Além disso, verificou-se que a acurácia obtida pelo IONEX do projeto MIMOSA, pelo modelo de grade e de Estimativa do TEC que utilizam dados regionais e possuem maior resolução espacial e temporal, foram os que apresentaram os melhores resultados. Por fim foi avaliada a correlação entre a acurácia do posicionamento por ponto e o índice de cintilação S4, já que a ionosfera pode não apenas degradar a acurácia do posicionamento GNSS como reduzir sua disponibilidade, pois existe uma alta dependência entre perdas do sinal e irregularidades ionosféricas. Como resultado, considerando a análise de espaço-frequência em relação ao tempo pelo método coerência wavelets para avaliação da correlação da série, nota-se uma correlação no périodo do equinócio superior a 70%. / In order to take advantage from global positioning systems, new positioning methods have emerged and others have been improved. An important tendency in recent years has been the use of GNSS reference stations networks. But, using networks or other positioning methods an important factor to improve the positioning quality is related to atmospheric modeling. Special attention should be given to errors that occur due to ionosphere, it became the largest error source in GNSS positioning after disabling SA technique. Ionosphere error depends on signal frequency and Total Electron Content (TEC) in the ionospheric layer. TEC and consequently the ionospheric error varies regularly in time and space and they are affected by different sources like: sunspot number (solar cycle), season, local time, geographic position, geomagnetic activity, and others. Currently, the errors provided by the ionosphere can be minimized using IONEX files or models. Therefore, in this research, the RBMC stations data were used in different regions of Brazil in the period of low and high electron density of the cycle solar 24 to evaluate the performance of the ionospheric maps, in network-based positioning, available from several centers, as CODE , ESA, JPL, UPC and IGS, as well as those provided by the MIMOSA project, and also the Grade Models (AGUIAR, 2010) and TEC Estimates. For this, a computer system developed in FCT / UNESP has been adopted, RSV-Unesp that uses the concept of Virtual Station. According to the results, we note that there is not single map of IGS analysis centers that best fits the Brazilian reality, moreover, the map performance depends on the ionospheric conditions and, primarily, the station location. Moreover, it was found that the accuracy obtained by IONEX the MIMOSA project, the Grade Model and TEC estimation using regional data and have higher spatial and temporal resolution, showed the best results. Finally we evaluated the correlation between the accuracy of point positioning and scintillation index S4, since the ionosphere can not only degrade the accuracy of GNSS positioning as well as reduce its availability, because there is a high dependency between signal loss and ionospheric irregularities. As result, considering the space-frequency analysis with respect to time by the wavelet coherence method for evaluation of the correlation of the series, there is a correlation in the period of higher equinox to 70%. / FAPESP: 2014/03858-9