uno studio sulle diverse applicazioni del gps e sul futuro sviluppo
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uno studio sulle diverse applicazioni del gps e sul futuro sviluppo
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. 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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. 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