Global Navigation Satellite Systems (GNSS) are vital tools for accurate navigation and timing for both civil and military use. Due to the low power of the GNSS signals, these systems are sensitive to interference attacks. For wideband GNSS jamming, adaptive antenna arrays are commonly used to suppress interference.  This thesis focuses on how distortions induced by adaptive antenna arrays can affect the performance of a GNSS receiver and how prone different beamforming algorithms are to suffer from such distortions. To investigate this, simulations in software have been performed for static scenarios with two different beamforming algorithms and four different antenna arrays. The results show that the method for interference suppression that uses constraints in direction and frequency achieves a higher signal-to-interference-plus-noise ratio, more stable acquisition over the hemisphere, and less fluctuating code delay error than the method that only minimizes the power of the output signal.

Lake Mead, the largest reservoir in the United States along the Colorado River on the border between the states of Nevada and Arizona, is one of the nation's most important sources of freshwater. As reported by the U.S. drought monitor (USDM), the entire region has been experiencing recurring severe to extreme droughts since the early 2000s, which have further intensified during the past two years. The drought-driven water deficit caused Lake Mead's water volume to decrease to approximately one-third of its capacity, creating a water crisis and negatively affecting soil and groundwater storage across the region. Water deficits have further reduced the mass of water loading on the Earth's crust, causing it to elastically deform. I observe this process from the ground by recording the vertical land motion occurring at Global Navigation Satellite System (GNSS) stations, or from space via Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technology. In this study, I analyze vertical deformation observations from GNSS sites and multi-temporal InSAR analysis of Sentinel-1A/B to investigate the contribution of water mass changes in lake, soil, and groundwater to the deformation signal. To achieve this, I remove the effects of glacial isostatic adjustment and non-tidal mass loads from GNSS/InSAR observations. Our findings indicate that recent drought periods led to a notable uplift near Lake Mead, averaging 7.3 mm/year from 2012 to 2015 and an even larger rate of 8.6 mm/year from 2020 to 2023. Further, I provide an estimate of the expected vertical crustal deformation in response to well-known changes in lake and soil moisture storage. For that, I quantify hydrological loads through two different loading models. These include the application of Green's functions for an elastic, layered, self-gravitating, spherical Earth, and the Love load numbers from the Preliminary Reference Earth Models (PREMs), as well as elastic linearly homogeneous half-space Earth models. I further test various load models against the GNSS observations. Our research further investigates the impact of local crustal properties and evaluates the output of several elastic loading models using crustal properties and different model types under non-drought and drought conditions. For future studies, I suggest a comprehensive analysis of the deformation field InSAR data. Also, rigorous monitoring of groundwater levels is essential to accurately predict changes in water masses based on deformation. In addition, for each data set, I suggest implementing an uncertainty analysis to assess the predictability of groundwater level changes based on vertical loading deformation observed by INSAR/GNSS data around the region. Obtaining such estimates will provide valuable insight into the dynamic interactions of the local aquifers with Lake Mead. / Master of Science / The drought has led to a decline of approximately 40 meters in Lake Mead since 1999. During the process of water mass loss from a lake, the crust lifts and extends from the center. However, the water mass loss seen on the lake is not sufficient to explain the movement seen at nearby GPS sites. Hence, the uplift loading of water loss in the form of other hydrological components surrounding Lake Mead needs to be estimated. Here, I analyze several models that best fit the geodetic displacements and try to fill in the gap in deformation observations.

I dagsläget finns det flera metoder som kan användas vid höjdbestämning. Vilkenmetod som är lämplig beror på vilket resultat som söks. Två vanliga metoder ärtrigonometrisk höjdmätning och avvägning. Avvägning kan ge resultat med mycketlåg mätosäkerhet, men är en omständlig process med en arbetsam metod. En annanmetod är nätverks-RTK (NRTK), som inte har lika låg osäkerhet men i vissaförhållanden kan ses som ett fördelaktigt alternativ eftersom den är enkel ochpraktisk. I detta examensarbete har höjder bestämts med nätutjämning av höjdskillnadermätta med samtidig Nätverks-RTK (SNRTK) relativt kända höjder över geoiden iRH 2000. Två nät skapades i olika storlekar, ett litet höjdnät skapades utifrån dethöjdnät som skapades av Ali och Wennberg (2021) runt Högskolan i Gävle, medpunktavstånd på mindre än 500m och ett större nät utifrån Gävle kommuns höjdnät,med punktavstånd på ca 1000 m, båda med finavvägda höjder i RH 2000. Nätenmättes in med samtidig relativ nätverks-RTK mätning av baslinjer i två faser medolika observationstider, först 1 minuts mätning och därefter 5 minuters mätning.Först användes dubbel finavvägning för att förflytta höjdfixar till lämplig plats för attöka antalet tillgängliga satelliter och minimera inverkan av flervägsfel. De samtidiganätverks-RTK-mätningarna utfördes med en Trimble R12i GNSS-mottagare somanvändes för att mäta in först baslinjens startpunkt och direkt därefter slutpunkten,vilket upprepades för alla baslinjer i båda näten. Databearbetningen utfördes först i Excel för att sammanställa och beräkna all data.SBG Geo användes sedan för att utjämna näten och skatta viktenhetensstandardosäkerhet och för att bestämma nypunkternas höjder. En aprioristandardosäkerhet på 10 mm användes för att viktsätta näten. Nätutjämningendelades upp i två steg, fri och fast utjämning. Höjderna från vanlig NRTK och de nyahöjderna från SNRTK jämfördes slutligen med finavvägda höjdfixar i RH 2000. Resultatet av arbetet visar att standardosäkerheten för både SNRTK och NTRKligger på centimeternivå, dock visade jämförelsen att NTRK får något bättrestandardosäkerhet på strax under centimeter för båda näten och tidsintervallerna.Standardosäkerheten som uppnåddes med NRTK blev dock bättre än den förväntadestandardosäkerheten som anges i HMK, som ligger runt 15-20 mm. Utifrån dettaexamensarbete kan slutsatsen dras att SNRTK kan användas för att bestämma höjderi RH 2000 med en standardosäkerhet runt 1 cm i förhållande till näraliggandehöjdfixar.

This dissertation proposes a learning-based, physics-aware soil moisture (SM) retrieval algorithm for NASA’s Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) mission. The proposed methodology has been built upon the literature review, analyses, and findings from a number of published studies throughout the dissertation research. Namely, a Sig- nals of Opportunity Coherent Bistatic scattering model (SCoBi) has been first developed at MSU and then its simulator has been open-sourced. Simulated GNSS-Reflectometry (GNSS-R) analyses have been conducted by using SCoBi. Significant findings have been noted such that (1) Although the dominance of either the coherent reflections or incoher- ent scattering over land is a debate, we demonstrated that coherent reflections are stronger for flat and smooth surfaces covered by low-to-moderate vegetation canopy; (2) The influ- ence of several land geophysical parameters such as SM, vegetation water content (VWC), and surface roughness on the bistatic reflectivity was quantified, the dynamic ranges of reflectivity changes due to SM and VWC are much higher than the changes due to the surface roughness. Such findings of these analyses, combined with a comprehensive lit- erature survey, have led to the present inversion algorithm: Physics- and learning-based retrieval of soil moisture information from space-borne GNSS-R measurements that are taken by NASA’s CYGNSS mission. The study is the first work that proposes a machine learning-based, non-parametric, and non-linear regression algorithm for CYGNSS-based soil moisture estimation. The results over point-scale soil moisture observations demon- strate promising performance for applicability to large scales. Potential future work will be extension of the methodology to global scales by training the model with larger and diverse data sets.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

Galileo är ett europeiskt system med global täckning som idag utgörs av ca tio operativa satelliter. Systemet utökas successivt och beräknas vara fullt operativt runt år 2020. Fyra nya satelliter är planerade att aktiveras under 2017 och ytterligare fyra satelliter kommer att skjutas upp under 2017.  Syftet med studien har varit att testa tillgängligheten och osäkerheten i Galileo mot SWEPOS i en multi-GNSS-konstellation. Där målet har varit att visa vilka fördelar Galileo kan bidra med vid satellitpositionering i Network Real Time Kinematic (Nätverks-RTK) under tuffare mätförhållanden.   Nätverks-RTK mätningar har genomförts för att studera förbättringar Galileosignaler kan bidra till i olika utmanande miljöer. Mätningar har utförts i två typer av miljöer, skogsmiljö där träd stör och blockerar satellitsignaler och även i urban miljö där höga byggnader och fordon kan störa signaler och orsaka fel. Mätningarna har utförts över punkter med kända koordinater i Gävle stad och Mårtsbo. Flera mätningar har gjorts över varje punkt, en mätning varje sekund i 60 sek, vilket möjliggör 60 observationer. Denna procedur har gjorts flera gånger med elevationsvinklarna 15, 25 och 35°. SWEPOS, det permanenta GNSS-nätverket i Sverige har använts vid genomförandet av nätverks-RTK-mätningarna. SWEPOS är ännu inte kompatibelt med Galileo, därför har tillfälliga SWEPOS-referensstationer som stöder Galileo använts. Mottagaren och den handhållna enheten som används under mätningarna har varit från tillverkaren Trimble. GNSS-planering har använts för att se till att det alltid funnits Galileo-satelliter tillgängliga under mätningarna. Studien visade att för att kunna se fördelarna med Galileo under nätverksRTK måste elevationsvinkeln sättas högre än 15°. Detta begränsar antalet satelliter som tillhör Globalnaya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema (Glonass) och Global Positioning System (GPS), vilket kan visa fördelarna med Galileo. På vissa punkter som använts för mätningarna var det inte möjligt att få fixlösning utan Galileosignaler.  Slutsatsen av studien är att Galileo med få satelliter kan bidra till en högre satellittillgänglighet, en högre chans till att uppnå fixlösning och minimera tiden för att uppnå fixlösning vid användning av en hög elevationsvinkel eller i tuffa miljöer.

Realtidsuppdaterad fri stationsetablering (RUFRIS) är en metod för att utföra geodetiska mätningar med totalstation. Metodiken bygger på fri station som använder bakåtobjekt skapade i realtid med Nätverks - Real Time Kinematic (N-RTK). Den praktiska användningen är gynnsam i olika verksamhetsområden och nödvändigheten att ajourhålla passiva stomnät och fixpunkter upphört. Syftet med denna studie är att utforska vad den förväntade mätosäkerheten är vid RUFRIS-etablering och detaljmätning med mätningsinstrument av fabrikaten Leica, Trimble och Topcon. Andra studier visar att ökat antal bakåtobjekt vid RUFRIS ger en minskad mätosäkerhet, vilket också testas i denna studie.Olika tidsintervall vid kontinuerlig datalagring för positionsbestämning av bakåtobjekt med N-RTK har använts, tidsintervallerna är 10, 60 och 180 sekunder. I kombination med olika antal bakåtobjekt har stationsetableringar och detaljmätning utförts. Antalet bakåtobjekt använda är 3, 5, 10/15 och 25. Koordinaterna från RUFRIS har kontrollerats mot referenspunkter skapade med långa GNSS-mätningar så kallad. statisk mätning med 4 timmar och 30 minuter lång observationstid. Rådata skickades in till SWEPOS-efterberäkningstjänst, för att få noggrant positionsbestämda referenspunkter i SWEREF 99 16 30 och RH 2000 referenssystem. I sin tur användes referenspunkterna för att avgöra hur stora avvikelser som erhålls vid RUFRIS.Mätosäkerheten vid stationsetablering är upp till cirka 40 mm i plan och höjd, beroende på längd av tidsintervall och antal bakåtobjekt, och god geometrisk spridning av bakåtobjekt upprätthålls. Mätosäkerheten i plan vid detaljmätning är ca 25 mm och ca 30 mm i höjd. Vid positionsbestämning i höjd gav 180 sekunder med få bakåtobjekt (3-5 st) en mindre avvikelse på ca 10 mm.Den största felkällan som påträffades är grova fel, dessa kan minimeras gengenom att kontrollera hur väl bestämda bakåtobjekten är skapade med N-RTK. Systematiska fel påträffades också och kan undvikas genom att hålla instrumenten servade och kalibrerade med jämna mellanrum.