BR112017024587B1

BR112017024587B1 - METHOD FOR PREDICTING TOTAL ELECTRON CONTENT IN THE IONOSPHERE AND/OR Scintillation PARAMETERS, POSITIONING METHOD AND SYSTEM

Info

Publication number: BR112017024587B1
Application number: BR112017024587-6A
Authority: BR
Inventors: Marcin Grzesiak; Claudio Cesaroni; Luca Spogli; Giorgiana De Franceschi
Original assignee: Spacearth Technology S.R.L
Priority date: 2015-05-19
Filing date: 2016-05-13
Publication date: 2024-01-30
Also published as: WO2016185500A1; WO2016185500A8; BR112017024587A2

Abstract

método para previsão do conteúdo total de elétrons na ionosfera e/ou dos parâmetros de cintilação. o presente invento refere-se a um método de previsão empírica de tec e de cintilação, em particular a previsão de curto prazo (de segundos a minutos). o resultado produzido pelo método é necessário para alimentar algoritmos de mitigação, com o objetivo de melhorar a precisão das técnicas de posicionamento preciso no gnss (rtk, nrtk e ppp), sob condições ionosféricas severas.method for predicting the total electron content in the ionosphere and/or scintillation parameters. The present invention relates to a method of empirical prediction of tec and flicker, in particular short-term prediction (from seconds to minutes). The result produced by the method is necessary to feed mitigation algorithms, with the aim of improving the accuracy of GNSS precise positioning techniques (RTK, NRTK and PPP), under severe ionospheric conditions.

Description

[001] O presente invento refere-se a um método para a previsão do conteúdo total de elétrons na ionosfera e/ou dos parâmetros de cintilação.[001] The present invention relates to a method for predicting the total electron content in the ionosphere and/or scintillation parameters.

[002] Em mais detalhes, a presente invenção refere-se a um método de previsão empírica do TEC e da cintilação, em particular a previsão de curto prazo (de segundos a minutos). O resultado produzido pelo método é necessário para alimentar algoritmos de mitigação com o objetivo de melhorar a precisão das técnicas de posicionamento preciso por GNSS (RTK, NRTK e PPP), sob condições ionosféricas severas. No final desta descrição há uma explicação para as siglas utilizadas.[002] In more detail, the present invention relates to a method of empirical prediction of TEC and flicker, in particular short-term prediction (from seconds to minutes). The result produced by the method is necessary to feed mitigation algorithms with the aim of improving the accuracy of GNSS precise positioning techniques (RTK, NRTK and PPP), under severe ionospheric conditions. At the end of this description there is an explanation for the acronyms used.

STATE OF ART

[003] A ionosfera é a que mais contribui para a totalidade de erros que ocorrem em GNSS. Embora a maior parte do seu efeito sobre a propagação dos sinais de GNSS possa ser geralmente modelada para uma primeira ordem, utilizando medições de alcance de múltiplas freqüências e algoritmos especiais, seu estado pode ser bastante errático, dependendo da localização, da estação do ano, da hora local e da atividade solar predominante (ver, por exemplo, Kim & Tinin, 2011, e suas referências). Mais frequentemente, mas não somente em torno do pico do ciclo solar de 11 anos, a ionosfera pode se tornar tão perturbada que leva à degradação severa dos sinais de satélite, afetando em particular as técnicas baseadas na fase da portadora em tempo real, de alta precisão, como RTK, NRTK e PPP.[003] The ionosphere is the one that most contributes to the totality of errors that occur in GNSS. Although most of its effect on the propagation of GNSS signals can generally be modeled to a first order using multi-frequency range measurements and special algorithms, its state can be quite erratic depending on location, season, local time and predominant solar activity (see, for example, Kim & Tinin, 2011, and their references). More often, but not only around the peak of the 11-year solar cycle, the ionosphere can become so disturbed that it leads to severe degradation of satellite signals, affecting in particular real-time, high-speed carrier phase-based techniques. precision, such as RTK, NRTK and PPP.

[004] Isto ocorre devido às rápidas flutuações na amplitude e na fase dos sinais de rádio dos satélites de GNSS, à medida que eles passam através de irregularidades de densidade plasmática de pequena escala na ionosfera perturbada, conforme esboçado na figura 1 (Wernik & Liu 1974; Kintner et al., 2001, 2009, e as referências ali contidas). Essas rápidas flutuações são chamadas de "cintilações ionosféricas", e são mundialmente representadas por dois índices, S4 (cintilação de amplitude) e oΦ (cintilação de fase). Para caracterizar a cintilação, outras quantidades também são usadas, ou seja, o oposto da inclinação (freqüentemente indicada por "p") da densidade espectral de potência de fase em eixos log-log, e a força espectral (freqüentemente indicada por "T"), que é a densidade espectral de potência de fase detrendida a 1,0 Hz (ver detalhes em Wernik et al., 2007).[004] This occurs due to rapid fluctuations in the amplitude and phase of radio signals from GNSS satellites as they pass through small-scale plasma density irregularities in the disturbed ionosphere, as sketched in figure 1 (Wernik & Liu 1974; Kintner et al., 2001, 2009, and references therein). These rapid fluctuations are called "ionospheric flickers", and are represented worldwide by two indices, S4 (amplitude flicker) and oΦ (phase flicker). To characterize flicker, other quantities are also used, namely the opposite of the slope (often denoted by "p") of the phase power spectral density on log-log axes, and the spectral strength (often denoted by "T" ), which is the detrended phase power spectral density at 1.0 Hz (see details in Wernik et al., 2007).

[005] Os efeitos de uma ionosfera perturbada são mais proeminentes em regiões de latitudes altas e equatoriais, e isto é bem representado por Basu et al. (2002) na fig. 2, onde a ocorrência do fenômeno de cintilação é mostrada na escala global para altas condições solares (a) e para baixas condições solares (b), em coordenadas geomagnéticas. Os mecanismos responsáveis pela cintilação polar e equatorial são bastante diferentes entre si, do ponto de vista físico, mas seus efeitos em aplicações baseadas em GNSS são igualmente perturbadores. Na fig. 3, é mostrado um exemplo dos efeitos de uma forte cintilação no posicionamento em alta latitude: a cintilação de fase afetou gravemente a precisão do posicionamento 3D em 30 de outubro de 2003 em Ny- Alesund (78° 55'N, 11° 56'E), conforme mostrado em Alfonsi etal. (2006).[005] The effects of a disturbed ionosphere are more prominent in high and equatorial latitude regions, and this is well represented by Basu et al. (2002) in fig. 2, where the occurrence of the scintillation phenomenon is shown on a global scale for high solar conditions (a) and for low solar conditions (b), in geomagnetic coordinates. The mechanisms responsible for polar and equatorial flicker are quite different from each other, from a physical point of view, but their effects on GNSS-based applications are equally disturbing. In fig. 3, an example of the effects of strong flicker on high-latitude positioning is shown: phase flicker severely affected 3D positioning accuracy on October 30, 2003 in Ny-Alesund (78° 55'N, 11° 56' E), as shown in Alfonsi etal. (2006).

[006] Juntamente com os índices de cintilação, o TEC ionosférico e sua variação súbita também são indicadores importantes do cenário ionosférico que pode ocorrer: manchas polares em altas latitudes e bolhas de plasma em baixas latitudes equatoriais são flutuações repentinas do TEC (no tempo e no espaço), freqüentemente acompanhadas por cintilação (ver por exemplo De Franceschi et al., 2008; Alfonsi et al., 2011). Além disso, essas variações súbitas são bastante relevantes, pois exacerbam o chamado "atraso ionosférico" que pode afetar negativamente a propagação do sinal de GNSS através da ionosfera. Neste caso, o atraso ionosférico não pode ser totalmente eliminado por uma combinação linear de observáveis em duas freqüências, tais como de GPS L1 e L2. Os cenários de cintilação também dependem do setor longitudinal. Por exemplo, a ionosfera brasileira pode ser considerada como uma das áreas mais afetadas onde os eventos de cintilação podem ser severos, e deste modo o Brasil representa o pior cenário para a interrupção de aplicativos de alta precisão baseados em GNSS, em tempo real. No Brasil, os distúrbios ionosféricos apresentam uma forte dependência sazonal (com o equinócio e o solstício de verão apresentando efeitos mais fortes) durante os períodos dentro e além dos picos dos ciclos solares (Akala et al., 2011, e Muella et al., 2013). Além disso, no Brasil, a cintilação é um evento diário principalmente confinado durante o pós-por-do-sol [22 UT a 04 UT (Universal Time - Hora Universal)].[006] Along with the scintillation indices, the ionospheric TEC and its sudden variation are also important indicators of the ionospheric scenario that may occur: polar spots at high latitudes and plasma bubbles at low equatorial latitudes are sudden fluctuations of the TEC (in time and in space), often accompanied by flickering (see for example De Franceschi et al., 2008; Alfonsi et al., 2011). Furthermore, these sudden variations are quite relevant, as they exacerbate the so-called "ionospheric delay" which can negatively affect the propagation of the GNSS signal through the ionosphere. In this case, the ionospheric delay cannot be completely eliminated by a linear combination of observables at two frequencies, such as GPS L1 and L2. Flicker scenarios also depend on the longitudinal sector. For example, the Brazilian ionosphere can be considered as one of the most affected areas where scintillation events can be severe, and thus Brazil represents the worst-case scenario for the interruption of high-precision, real-time GNSS-based applications. In Brazil, ionospheric disturbances have a strong seasonal dependence (with the equinox and summer solstice showing stronger effects) during periods within and beyond the peaks of the solar cycles (Akala et al., 2011, and Muella et al., 2013). Furthermore, in Brazil, flickering is a daily event mainly confined during post-sunset [22 UT to 04 UT (Universal Time)].

[007] No estado da arte, esses problemas não encontram uma solução satisfatória, e os problemas permanecem como se segue.[007] In the state of the art, these problems do not find a satisfactory solution, and the problems remain as follows.

[008] A atividade de cintilação observada é caracterizada por uma considerável variabilidade espacial e temporal, que depende de fatores como a freqüência, o ângulo de zênite, ou o ângulo entre o caminho do raio e o campo magnético da Terra. O efeito desses fatores pode ser definido com precisão, com base na teoria da cintilação. No entanto, as dependências da cintilação com relação à hora local, estação do ano, atividade solar e magnética, apresentam um caráter estocástico, o que significa que não existe uma relação única entre a força e/ou a ocorrência de cintilação e o agente em particular. É por isso que é tão difícil prever a ocorrência de cintilações e, portanto, prever o impacto dos distúrbios ionosféricos em sistemas de comunicação, de navegação ou de posicionamento por rádio.[008] The observed scintillation activity is characterized by considerable spatial and temporal variability, which depends on factors such as frequency, zenith angle, or the angle between the ray path and the Earth's magnetic field. The effect of these factors can be precisely defined based on flicker theory. However, the dependencies of scintillation on local time, season, solar and magnetic activity have a stochastic character, which means that there is no unique relationship between the strength and/or occurrence of scintillation and the agent in question. particular. This is why it is so difficult to predict the occurrence of scintillations and therefore predict the impact of ionospheric disturbances on radio communication, navigation or positioning systems.

[009] Os modelos ideais capazes de preverem a cintilação ionosférica podem ser divididos em três famílias: modelos analíticos, modelos climatológicos globais, e modelos climatológicos baseados em dados in situ.[009] The ideal models capable of predicting ionospheric scintillation can be divided into three families: analytical models, global climatological models, and climatological models based on in situ data.

[010] Os modelos analíticos mais conhecidos são citados em Priyadarshsi et al., 2015. A maioria desses modelos sofre do inconveniente de estarem limitados aos setores geográficos e / ou às freqüências (historicamente a modelagem era para VHF, não para as frequências dos GNSS) para os quais foram desenvolvidos (Priyadarshsi et al., 2015). Os modelos climatológicos mais conhecidos e utilizados são o WBMOD (WideBand MODel, Modelo de Banda Larga, Secan et al., 1995) e o GISM (Global Ionospheric Scintilation Model, Módulo de Cintilação Ionosférica Global, Béniguel e Buonomo, 1999, e Béniguel, 2002). Devido à natureza climatológica de tais modelos, eles não podem responder apropriadamente às condições reais, mas sim proverem uma dependência média das características de propagação em condições geofísicas. Como um exemplo, o caráter desigual da estrutura irregular da ionosfera de baixa latitude está completamente ausente (Priyadarshsi et al., 2015), de modo que muitas vezes os modelos falham em capturar a morfologia ionosférica detalhada necessária para alimentar os algoritmos de mitigação que visam melhorar a precisão das técnicas de posicionamento preciso por GNSS. Os modelos climatológicos mais conhecidos baseados em dados in situ são o modelo de Basu et al. (1976) e o modelo WAM (Wernik et al., 2007). Ambos os modelos têm a limitação de serem climatológicos e estarem limitados, no espaço e no tempo, pelos dados in situ utilizados em sua construção, de modo que seus resultados não são úteis para melhorar a exatidão do posicionamento preciso por GNSS.[010] The best-known analytical models are cited in Priyadarshsi et al., 2015. Most of these models suffer from the drawback of being limited to geographic sectors and/or frequencies (historically modeling was for VHF, not GNSS frequencies ) for which they were developed (Priyadarshsi et al., 2015). The best known and most used climatological models are the WBMOD (WideBand MODel, Secan et al., 1995) and the GISM (Global Ionospheric Scintilation Model, Béniguel and Buonomo, 1999, and Béniguel, 2002). Due to the climatological nature of such models, they cannot respond appropriately to real conditions, but rather provide an average dependence of propagation characteristics on geophysical conditions. As an example, the patchy character of the irregular structure of the low-latitude ionosphere is completely absent (Priyadarshsi et al., 2015), so that models often fail to capture the detailed ionospheric morphology needed to feed into mitigation algorithms that target improve the accuracy of GNSS precise positioning techniques. The best-known climatological models based on in situ data are the model by Basu et al. (1976) and the WAM model (Wernik et al., 2007). Both models have the limitation of being climatological and being limited, in space and time, by the in situ data used in their construction, so their results are not useful for improving the accuracy of precise positioning by GNSS.

[011] Com relação aos parâmetros de TEC, até esta data não existe nenhum método para sua previsão, que seja do conhecimento dos Inventores.[011] Regarding TEC parameters, to date there is no method for their prediction, which is known to the Inventors.

[012] O objetivo deste invento é prover um método e um sistema para prever parâmetros de ionosfera, que resolve os problemas e supera as desvantagens, conforme a presente invenção.[012] The objective of this invention is to provide a method and a system for predicting ionosphere parameters, which solves the problems and overcomes the disadvantages, in accordance with the present invention.

[013] O objeto da presente invenção é um método e um sistema de acordo com as reivindicações anexas.[013] The object of the present invention is a method and a system according to the attached claims.

[014] Depois que os valores previstos são obtidos, eles são usados para alimentarem algoritmos do estado da técnica anterior, capazes de mitigarem os efeitos ionosféricos no posicionamento preciso (por exemplo, Aquino et al., 2009, e suas referências).[014] After the predicted values are obtained, they are used to feed prior art algorithms capable of mitigating ionospheric effects in precise positioning (for example, Aquino et al., 2009, and their references).

[015] A invenção será agora descrita a título de ilustração, mas não a título de limitação, com referência particular aos desenhos das figuras incluídas, onde: - A figura 1 ilustra um esquema dos efeitos variáveis da cintilação em GNSS; a onda eletromagnética, que viaja ao longo de um determinado caminho de raio de satélite até um receptor, é influenciada quando passa através de irregularidades ionosféricas (de Kintner et al., 2009); - A figura 2 ilustra a ocorrência de cintilação no máximo solar (a) e no mínimo solar (b); a cintilação é mais intensa e mais freqüente em duas bandas, em torno do equador magnético e em latitudes de pólo (de Basu et al., 2002); - A figura 3 ilustra (a) o índice de cintilação de fase OΦ e (b) o erro de posicionamento 3D, medidos em 30 de outubro de 2003 em Ny-Alesund, Noruega (adaptado de Alfonsi et al, 2006); - A figura 4 mostra um diagrama de fluxo da invenção; - A figura 5 mostra um diagrama de fluxo temporal representando a idéia de estimação de parâmetros, fazendo uma previsão; o presente é denotado como t0 (linha horizontal cinza), as medições N passadas são representadas por linhas finas horizontais pretas separadas pelo intervalo de amostragem Δt, e a previsão (linha horizontal preta grossa na parte inferior) está separada do presente pelo horizonte de previsão h, de acordo com a invenção; - A figura 6 ilustra um esboço de geometria e de quantidades de triângulos adjacentes, conforme calculado em uma etapa do método de acordo com a invenção; - A figura 7 mostra os dados de vTEC usados na execução do teste do modelo de acordo com a invenção; cada linha representa um elo de conexão (link) satélite - receptor; - A figura 8 mostra a triangulação de Delaunay do domínio computacional com numeração interna de pontos, em um exemplo de teste de acordo com a invenção; - A figura 9 mostra um espectro dos valores de SVD (de 1 até 112), traçado em magnitude decrescente; - A figura 10 mostra o campo de velocidade reconstruído em uma aplicação exemplificativa; a seta cinza claro mostra o vetor de velocidade com uma magnitude de 100 m / s; - A figura 11 mostra a comparação da previsão (círculos pretos) com os dados de vTEC medidos (círculos cinza) em função do tempo, para o ponto de penetração número 24 (para sua posição, ver figura 8); - A figura 12 mostra os índices S4 correspondentes aos dados mostrados na figura 7; cada linha representa um elo de conexão satélite - receptor; - A figura 13 mostra um espectro dos valores de SVD para a previsão S4, de acordo com a invenção; - A figura 14 mostra um exemplo de previsão S4 de 1 minuto para cada ponto de penetração (eixo dos x); a entrada S4 (triângulo), ou seja, a condição inicial em T0, a S4 real (cruz) em T0 + 1 min, e a S4 prevista (sinal de mais) para T0 + 1 min, de acordo com a invenção; - A figura 15 mostra o perfil de tempo (gráfico esquerdo) e a distribuição correspondente (gráfico direito) da diferença entre o valor real e o valor previsto de TEC para o dia 26/09/2013, de acordo com a invenção, com a caixa indicando onde os efeitos ionosféricos devem se agravar; - A figura 16 ilustra erros de posicionamento de RTK (em metros) na direção Norte - Sul (dN, painéis superiores), na direção Leste - Oeste (dE, painéis medianos), e na direção Para Cima - Para Baixo (dU, painéis inferiores), obtidos utilizando o mapa de TEC do IGS (painéis à esquerda), e o mapa de TEC previsto (painéis à direita), para o dia 26/09/2013, de acordo com a invenção; - A figura 17 ilustra um diagrama de blocos esquemático de um sistema de posicionamento de acordo com a invenção.[015] The invention will now be described by way of illustration, but not by way of limitation, with particular reference to the drawings of the figures included, where: - Figure 1 illustrates a scheme of the variable effects of scintillation in GNSS; the electromagnetic wave, which travels along a given satellite beam path to a receiver, is influenced when it passes through ionospheric irregularities (de Kintner et al., 2009); - Figure 2 illustrates the occurrence of flickering at solar maximum (a) and solar minimum (b); the scintillation is more intense and more frequent in two bands, around the magnetic equator and at poleward latitudes (de Basu et al., 2002); - Figure 3 illustrates (a) the phase scintillation index OΦ and (b) the 3D positioning error, measured on October 30, 2003 in Ny-Alesund, Norway (adapted from Alfonsi et al, 2006); - Figure 4 shows a flow diagram of the invention; - Figure 5 shows a time flow diagram representing the idea of parameter estimation, making a prediction; the present is denoted as t0 (gray horizontal line), the past N measurements are represented by thin black horizontal lines separated by the sampling interval Δt, and the forecast (thick black horizontal line at the bottom) is separated from the present by the forecast horizon h, according to the invention; - Figure 6 illustrates a sketch of geometry and quantities of adjacent triangles, as calculated in a step of the method according to the invention; - Figure 7 shows the vTEC data used in carrying out the test of the model according to the invention; each line represents a satellite-receiver connection link; - Figure 8 shows the Delaunay triangulation of the computational domain with internal numbering of points, in a test example according to the invention; - Figure 9 shows a spectrum of SVD values (from 1 to 112), plotted in decreasing magnitude; - Figure 10 shows the reconstructed velocity field in an exemplary application; the light gray arrow shows the velocity vector with a magnitude of 100 m/s; - Figure 11 shows the comparison of the prediction (black circles) with the measured vTEC data (gray circles) as a function of time, for penetration point number 24 (for its position, see figure 8); - Figure 12 shows the S4 indices corresponding to the data shown in figure 7; each line represents a satellite-receiver connection link; - Figure 13 shows a spectrum of SVD values for prediction S4, according to the invention; - Figure 14 shows an example of a 1-minute S4 forecast for each penetration point (x axis); the input S4 (triangle), i.e. the initial condition at T0, the actual S4 (cross) at T0 + 1 min, and the predicted S4 (plus sign) for T0 + 1 min, according to the invention; - Figure 15 shows the time profile (left graph) and the corresponding distribution (right graph) of the difference between the actual value and the predicted value of TEC for 09/26/2013, according to the invention, with the box indicating where ionospheric effects are expected to worsen; - Figure 16 illustrates RTK positioning errors (in meters) in the North - South direction (dN, upper panels), in the East - West direction (dE, middle panels), and in the Up - Down direction (dU, panels lower), obtained using the IGS TEC map (left panels), and the predicted TEC map (right panels), for 09/26/2013, according to the invention; - Figure 17 illustrates a schematic block diagram of a positioning system according to the invention.

DETAILED DESCRIPTION OF THE EMBODIMENTS OF CARRYING OUT THE INVENTION

[016] Os valores passados dos parâmetros da ionosfera são conhecidos em pontos chamados de pontos de perfuração ionosférica (IPPs - Ionospheric Pierce Points), que são as interseções do caminho de raio do sinal de satélite entre um determinado receptor e um satélite, com a ionosfera em certa altura. Os IPPs têm suas coordenadas no sistema de coordenadas geográficas denotadas por rk para o k-ésimo IPP.[016] The past values of the ionosphere parameters are known at points called ionospheric piercing points (IPPs), which are the intersections of the satellite signal ray path between a given receiver and a satellite, with the ionosphere at a certain height. The IPPs have their coordinates in the geographic coordinate system denoted by rk for the kth IPP.

[017] Fazendo referência à fig. 4, os dados necessários para as próximas etapas (ou seja, os valores de TEC e os parâmetros de cintilação, bem como as posições dos IPPs correspondentes) do algoritmo são adquiridos no estágio inicial 100. O diagrama de fluxo da fig. 4 mostra dois canais de cálculo. Ambos os canais têm fluxos de dados de entrada separados (102 para TEC, e 104 para parâmetros de cintilação, respectivamente). Os dados de entrada de TEC geralmente requerem um procedimento de calibração conhecido 103, para eliminar as tendências do satélite e do receptor a partir de observáveis dos GNSS.[017] Referring to fig. 4, the data required for the next steps (i.e., the TEC values and the flicker parameters as well as the positions of the corresponding IPPs) of the algorithm are acquired in the initial stage 100. The flow diagram of fig. 4 shows two calculation channels. Both channels have separate input data streams (102 for TEC, and 104 for flicker parameters, respectively). TEC input data generally requires a known calibration procedure 103 to eliminate satellite and receiver biases from GNSS observables.

[018] O método de previsão também diferencia dois canais: um para TEC e outro para parâmetros de cintilação. Os canais diferem na descrição das quantidades a serem previstas. No canal de TEC, a equação de continuidade na forma conservativa é usada, enquanto a descrição dos parâmetros de cintilação usa a equação de continuidade com o termo de origem adicionado, conforme descrito a seguir. Ambos os canais começam com o procedimento de triangulação 200, que fornece uma estrutura para o domínio computacional usado nas etapas subsequentes do algoritmo.[018] The prediction method also differentiates two channels: one for TEC and another for flicker parameters. The channels differ in their description of the quantities to be predicted. In the TEC channel, the continuity equation in conservative form is used, while the description of the flicker parameters uses the continuity equation with the source term added, as described below. Both pipelines begin with the triangulation procedure 200, which provides a framework for the computational domain used in subsequent steps of the algorithm.

[019] Os parâmetros de cintilação ou o parâmetro de TEC podem ser providos sozinhos para o algoritmo de mitigação, obtendo uma mitigação no erro de predição de GNSS. Obviamente, prover ambos os conjuntos de parâmetros previstos resultará em uma mitigação muito melhor.[019] The flicker parameters or the TEC parameter can be provided alone to the mitigation algorithm, obtaining a mitigation in the GNSS prediction error. Obviously, providing both sets of predicted parameters will result in much better mitigation.

TECH CHANNEL

[020] O método explora a teoria do transporte para um campo escalar. A equação básica de continuidade para um escalar, desde que o campo de velocidade v seja conhecido, é: [020] The method explores transport theory for a scalar field. The basic continuity equation for a scalar, provided the velocity field v is known, is:

[021] Em um volume V com limite dV.[021] In a volume V with dV limit.

[022] O conceito técnico do método é reconstruir o campo de velocidade v a partir de medições de TEC, e posteriormente evoluir o campo escalar f de acordo com a equação (1) com a resolução de tempo desejada, usando um esquema de integração numérica apropriado. Neste caso, o campo de velocidade v é a velocidade da densidade de elétrons integrada (TEC) ao longo da linha de visão conectando o receptor e o satélite, enquanto que f é o campo escalar de TEC. A reconstrução do campo de velocidade v é realizada ajustando-a às mudanças de tempo do campo de TEC, usando dados recentes [isto é, usando dados de TEC para derivar as velocidades pela equação (1)]. É possível fazer hipóteses especiais para os valores dos campos escalar e de velocidade no limite do volume (por exemplo, pode-se supor que o fluxo no limite do volume total seja zero). É aqui que deve ser entendido que o volume é um nome genérico para um elemento de espaço, portanto, se a equação estiver integrada sobre uma superfície, V será uma área de superfície.[022] The technical concept of the method is to reconstruct the velocity field v from TEC measurements, and subsequently evolve the scalar field f according to equation (1) with the desired time resolution, using an appropriate numerical integration scheme . In this case, the velocity field v is the velocity of the integrated electron density (TEC) along the line of sight connecting the receiver and satellite, while f is the scalar field of TEC. Reconstruction of the velocity field v is performed by adjusting it to the time changes of the TEC field using recent data [i.e., using TEC data to derive the velocities by equation (1)]. You can make special assumptions for the values of the scalar and velocity fields at the volume boundary (for example, you can assume that the flow at the total volume boundary is zero). This is where it must be understood that volume is a generic name for an element of space, so if the equation is integrated over a surface, V will be a surface area.

[023] De acordo com um aspecto da invenção, a realização da previsão para o canal de TEC pode consistir das seguintes etapas: 1. Discretizar o espaço em triângulos de Delaunay, isto sendo denominado a seguir como "triangulação" (bloco 200 no diagrama de fluxo do método); 2. Formar a aproximação da equação (1) como uma estimativa (isto é, cálculo do fluxo líquido) da quantidade conservada (TEC) entre triângulos formando triangulação, aproximar o TEC por partes linearmente na grade triangular, e considerar velocidade constante ao longo de um triângulo (301 no diagrama de fluxo do método); 3. Executar SVD das matrizes resultantes (bloco 401 no diagrama de fluxo do método); 4. A solução para o campo de velocidade é procurada aplicando-se um operador pseudo- inverso adequado às mudanças temporais do campo f (bloco 501 no diagrama de fluxo do método); 5. Realizar a etapa de previsão aplicando-se um método de integração de tempo adequado à equação de continuidade, mantendo o campo de velocidade constante no horizonte de previsão (T0 até T0 + horizonte, bloco 601 no diagrama de fluxo do método).[023] According to one aspect of the invention, performing the prediction for the TEC channel may consist of the following steps: 1. Discretizing the space into Delaunay triangles, this being referred to in the following as "triangulation" (block 200 in the diagram method flow); 2. Form the approximation of equation (1) as an estimate (i.e., net flux calculation) of the conserved quantity (TEC) between triangles forming triangulation, approximate the TEC piecewise linearly on the triangular grid, and consider constant velocity along a triangle (301 in the method flow diagram); 3. Run SVD of the resulting matrices (block 401 in the method flow diagram); 4. The solution for the velocity field is sought by applying a pseudo-inverse operator appropriate to the temporal changes of the field f (block 501 in the method flow diagram); 5. Carry out the prediction step by applying an appropriate time integration method to the continuity equation, keeping the velocity field constant over the prediction horizon (T0 to T0 + horizon, block 601 in the method flow diagram).

[024] As etapas acima são adicionalmente detalhadas a seguir. 1. O domínio de triangulação é realizado por um algoritmo de triangulação adequado (por exemplo, triangulação de Delaunay). O resultado desta etapa do algoritmo é um conjunto de triângulos Δk : Δ = {Δk}, k = 1, ..., K, onde K é o número total de triângulos. O conceito técnico subjacente desta etapa é a assimilação da região da ionosfera, onde ela deve ser calculada no campo escalar, para um plano (a um valor de altitude escolhido tipicamente na faixa de 350 a 400 km), e a triangulação mantém a localidade da solução da equação geral. 2. A triangulação Δ permite discretizar a equação (1) na forma: [024] The above steps are further detailed below. 1. Domain triangulation is performed by a suitable triangulation algorithm (e.g. Delaunay triangulation). The result of this step of the algorithm is a set of triangles Δk : Δ = {Δk}, k = 1, ..., K, where K is the total number of triangles. The underlying technical concept of this step is the assimilation of the ionosphere region, where it must be calculated in the scalar field, to a plane (at an altitude value chosen typically in the range of 350 to 400 km), and the triangulation maintains the locality of the ionosphere. solution of the general equation. 2. Triangulation Δ allows to discretize equation (1) in the form:

[025] Em que é assumido que a velocidade vk é constante no triângulo Δk. De fato, esta fórmula também é válida para qualquer tipo de discretização, seja por quadrados ou outras formas geométricas, e mesmo com discretização por áreas que não são iguais entre si.[025] In which it is assumed that the speed vk is constant in the triangle Δk. In fact, this formula is also valid for any type of discretization, whether by squares or other geometric shapes, and even with discretization by areas that are not equal to each other.

[026] Os vértices dos triângulos são os pontos de penetração do plano acima, na ionosfera, com o caminho entre o transmissor e o receptor. Suponhamos que os vértices do triângulo Δk sejam denotados por rk1, rk2, rk3, orientados no sentido anti-horário, e os valores correspondentes de um escalar f nestes pontos sejam denotados por fk1, fk2, fk3. Para os vetores de borda (vetores dos lados dos triângulos), é atribuído o índice do vértice oposto, por uk1 = rk3 - rk2, .... A função f, representando o campo escalar vTEC, é então aproximada por partes linearmente ao longo da triangulação. As velocidades nos triângulos Δi1, Δi2, Δ13 adjacentes a Δk, em seus respectivos lados 1, 2, 3, formam o conjunto v i1, v i2, v i3. A geometria dos triângulos adjacentes e as quantidades utilizadas na seguinte formulação são mostradas na fig. 6.[026] The vertices of the triangles are the penetration points of the plane above, in the ionosphere, with the path between the transmitter and receiver. Suppose that the vertices of the triangle Δk are denoted by rk1, rk2, rk3, oriented counterclockwise, and the corresponding values of a scalar f at these points are denoted by fk1, fk2, fk3. For the edge vectors (vectors of the sides of the triangles), the index of the opposite vertex is assigned, by uk1 = rk3 - rk2, .... The function f, representing the scalar field vTEC, is then approximated piecewise linearly along of triangulation. The velocities in the triangles Δi1, Δi2, Δ13 adjacent to Δk, on their respective sides 1, 2, 3, form the set v i1, v i2, v i3. The geometry of the adjacent triangles and the quantities used in the following formulation are shown in fig. 6.

[027] Em um determinado momento t, o fluxo total Φkt para cada triângulo é dado pela soma dos fluxos Φkti, (i = 1, 2, 3) através de cada i-ésimo limite do triângulo, que pode ser aproximado como a soma das contribuições dos triângulos adjacentes: [027] At a given time t, the total flow Φkt for each triangle is given by the sum of the flows Φkti, (i = 1, 2, 3) through each ith boundary of the triangle, which can be approximated as the sum of the contributions of adjacent triangles:

[028] Onde uk é o vetor perpendicular ao vetor uk (o fluxo é assumido como positivo quando se sai do triângulo), e f k é a soma do escalar em pontos que forma o vetor particular uki no instante de tempo t. A contribuição de cada Δk na equação (3) poderia ser reescrita como: [028] Where uk is the vector perpendicular to the vector uk (the flow is assumed to be positive when leaving the triangle), efk is the sum of the scalar in points that forms the particular vector uki at time t. The contribution of each Δk in equation (3) could be rewritten as:

[029] Onde os caracteres sobrescritos t e t+Δt denotam instantes de tempo consecutivos separados pelo intervalo de tempo Δt (os valores de f das séries de tempo antes do ponto inicial da previsão são usados nesta etapa de cálculo das velocidades), μ(Δk) é a medida padrão (área) do triângulo [029] Where the superscript characters t and t+Δt denote consecutive time instants separated by the time interval Δt (the f values of the time series before the forecast starting point are used in this speed calculation step), μ(Δk ) is the standard measurement (area) of the triangle

[030] Observando-se que: [030] Noting that:

[031] Pode-se escrever (4) como: [031] One can write (4) as:

[032] Onde . Tais equações são compostas para a área inteira, em N instantes de tempo subseqüentes (a partir de t1 = 0 até tN = Ndt), resultando na equação de matriz: [032] Where . Such equations are composed for the entire area, in N subsequent instants of time (from t1 = 0 to tN = Ndt), resulting in the matrix equation:

[033] Onde M é uma matriz de bloco: [033] Where M is a block matrix:

[034] A matriz M possui KN linhas e 2K colunas (assim como os vetores üki apresentam dois componentes, ükix e ükiy). O vetor de coluna correspondente Δf possui KN entradas: [034] The matrix M has KN rows and 2K columns (just as the vectors üki have two components, ükix and ükiy). The corresponding column vector Δf has KN entries:

[035] E v é um vetor de coluna com 2K entradas: 3. A matriz M pode ser factorizada utilizando a assim chamada SVD (Strang, 1998): [035] And v is a column vector with 2K entries: 3. The matrix M can be factorized using the so-called SVD (Strang, 1998):

[036] Onde V é uma matriz 2K x 2K unitária (K é o número de triângulos no domínio), U é a matriz NK x NK unitária [N é o número de níveis de tempo (Δt) do campo de vTEC no qual o campo de velocidade está colocado], e ∑ é uma matriz NK x 2K diagonal de valores singulares oi (““ * ” indica o conjugado complexo). 4. Usando SVD, pode-se aplicar o assim chamado pseudo-inverso para obter uma solução regularizada para a equação (7): [036] Where V is a unitary 2K x 2K matrix (K is the number of triangles in the domain), U is the unitary NK x NK matrix [N is the number of time levels (Δt) of the vTEC field in which the velocity field is in place], and ∑ is an NK x 2K diagonal matrix of singular values oi (““ * ” indicates the complex conjugate). 4. Using SVD, one can apply the so-called pseudo-inverse to obtain a regularized solution to equation (7):

[037] Aqui, ∑+ é uma matriz diagonal com entradas or1. O esquema de regularização de SVD substitui com zero os pequenos valores singulares, isto é, pequenos oi, uma vez que eles introduzem grandes erros na solução, comprometendo a estabilidade da solução da equação (7). Isto é possível somente quando o espectro de SVD apresenta uma descontinuidade em oi. Quando a descontinuidade está presente, o comportamento do campo é do tipo fluido, e a equação de continuidade não necessita de termos extras (isto é, termos de produção e de perda). Observe-se o exemplo abaixo (fig. 9). Quando isto não é possível, um termo fonte deve ser adicionado (ver o caso de cintilação). 5. Para fazer a previsão, usa-se a equação (6) com o campo de velocidade V estimado (mantendo-o constante ao longo de um horizonte de previsão h, ver fig. 5), e integrando- se no tempo as equações resultantes: [037] Here, ∑+ is a diagonal matrix with or1 entries. The SVD regularization scheme replaces small singular values, that is, small hi, with zero, since they introduce large errors into the solution, compromising the stability of the solution to equation (7). This is only possible when the SVD spectrum presents a discontinuity at oi. When discontinuity is present, the field behavior is fluid, and the continuity equation does not require extra terms (i.e., production and loss terms). Observe the example below (fig. 9). When this is not possible, a source term must be added (see the case of flickering). 5. To make the forecast, equation (6) is used with the estimated velocity field V (keeping it constant over a forecast horizon h, see fig. 5), and integrating the equations over time resulting:

[038] Embora as etapas 1 a 5 sejam apenas um aspecto da invenção, elas são particularmente convenientes na medida em que a localidade de solução da equação (1) é mantida, e as aproximações são tais que o cálculo é rápido e confiável. Deve ser salientado que o método da invenção é realizável apenas quando há infra-estruturas adequadas de receptores de GNSS, de modo que existem dados suficientes para resolver as equações. Os métodos do estado da técnica anterior não exploram essa infra-estrutura, mas modelam os fenômenos da ionosfera como tal.[038] Although steps 1 to 5 are only one aspect of the invention, they are particularly convenient in that the solution locality of equation (1) is maintained, and the approximations are such that the calculation is fast and reliable. It should be noted that the method of the invention is feasible only when there are adequate GNSS receiver infrastructures, so that there is sufficient data to solve the equations. Prior art methods do not exploit this infrastructure, but model the ionospheric phenomena as such.

Flicker PARAMETERS CHANNEL

[039] A previsão do canal de parâmetros de cintilação consiste essencialmente das mesmas etapas usadas para o canal de TEC, exceto que na 2a etapa a equação de continuidade é modificada para a forma: [039] The prediction of the flicker parameter channel consists of essentially the same steps used for the TEC channel, except that in the 2nd step the continuity equation is modified to the form:

[040] Onde (p - l), isto é, o termo “fonte", é a densidade de produção (p) menos a taxa de perdas ( l ). Agora então a previsão para o canal de parâmetros de cintilação pode ser moldada nas seguintes etapas: 1. Discretizar o espaço em triângulos de Delaunay (bloco 200 no diagrama de fluxo do método); 2. Formar a aproximação para a equação (15), com o termo de fonte adicional como uma estimativa de uma quantidade entre triângulos formando triangulação, aproximando os parâmetros de cintilação por partes linearmente na grade triangular e considerando a velocidade e o termo fonte constantes ao longo de um triângulo (bloco 302 no diagrama de fluxo do método); 3. Executar SVD das matrizes resultantes (bloco 402 no diagrama de fluxo do método); 4. A solução para os campos da velocidade e do termo fonte é procurada aplicando-se um operador pseudo-inverso adequado às mudanças temporais do campo f (bloco 502 no diagrama de fluxo do método); 5. Realizar a etapa de previsão aplicando um método de integração de tempo adequado à equação de continuidade, mantendo o campo de velocidade e o termo fonte constantes ao longo do horizonte de previsão (bloco 602 no diagrama de fluxo do método).[040] Where (p - l), that is, the term “source”, is the production density (p) minus the loss rate (l). Now then the prediction for the flicker parameter channel can be shaped in the following steps: 1. Discretize the space into Delaunay triangles (block 200 in the method flow diagram); 2. Form the approximation for equation (15), with the additional source term as an estimate of a quantity between triangles forming triangulation, approximating the flicker parameters piecewise linearly on the triangular grid and considering constant speed and source term along a triangle (block 302 in the method flow diagram); 3. Perform SVD of the resulting matrices (block 402 in the method flow diagram); 4. The solution for the velocity and source term fields is sought by applying an appropriate pseudo-inverse operator to the temporal changes of the f field (block 502 in the method flow diagram); 5. Perform the prediction step by applying an appropriate time integration method to the continuity equation, keeping the velocity field and source term constant over the prediction horizon (block 602 in the method flow diagram).

[041] As etapas acima são adicionalmente detalhadas a seguir. 1. O domínio de triangulação é realizado por um algoritmo de triangulação adequado (por exemplo, triangulação de Delaunay). O resultado desta etapa do algoritmo é um conjunto de triângulos Δk : Δ = {Δk}, k = 1, ..., K, onde K é o número de triângulos. 2. Quando o termo fonte é adicionado para cada triângulo da triangulação, a equação (3) muda para: [041] The above steps are further detailed below. 1. Domain triangulation is performed by a suitable triangulation algorithm (e.g. Delaunay triangulation). The result of this step of the algorithm is a set of triangles Δk : Δ = {Δk}, k = 1, ..., K, where K is the number of triangles. 2. When the source term is added for each triangle in the triangulation, equation (3) changes to:

[042] Onde πk é o termo fonte para o k-ésimo triângulo. Agora pode-se escrever o sistema de equações para estimar tanto o campo de velocidade v como o termo fonte em uma forma compacta, como: [042] Where πk is the source term for the kth triangle. One can now write the system of equations to estimate both the velocity field v and the source term in a compact form, as:

[043] Onde M é a matriz de bloco (de modo semelhante ao caso do TEC): [043] Where M is the block matrix (similar to the TEC case):

[044] Onde cada bloco é agora: [044] Where each block is now:

[045] Agora, na k-ésima posição aparece o termo μ(Δk), que é a área do k-ésimo triângulo, já que a equação (16) inclui também o termo fonte, que contribui para o fluxo total do campo escalar relacionado ao k-ésimo triângulo. O vetor s assume a seguinte forma: 3. A matriz M pode ser fatorizada por SVD (Strang, 1998): [045] Now, in the kth position the term μ(Δk) appears, which is the area of the kth triangle, since equation (16) also includes the source term, which contributes to the total flux of the scalar field related to the kth triangle. The vector s takes the following form: 3. The matrix M can be factorized by SVD (Strang, 1998):

[046] Onde V é uma matriz 3K x 3K unitária (K é o número de triângulos no domínio), U é a matriz NK x NK unitária [N é o número de níveis de tempo (Δt) do campo de parâmetros de cintilação no qual o campo de velocidade e o termo fonte estão colocados], e ∑ é uma matriz NK x 3K diagonal de valores singulares oi. 4. Usando SVD, pode-se aplicar o assim chamado pseudo-inverso para obter uma solução regularizada para a equação (17): s = V ∑+ U* Δf (22)[046] Where V is a unitary 3K x 3K matrix (K is the number of triangles in the domain), U is the unitary NK x NK matrix [N is the number of time levels (Δt) of the flicker parameter field in the which the velocity field and the source term are placed], and ∑ is an NK x 3K diagonal singular-valued matrix hi. 4. Using SVD, one can apply the so-called pseudo-inverse to obtain a regularized solution to equation (17): s = V ∑+ U* Δf (22)

[047] Aqui, ∑+ é uma matriz diagonal com entradas oi-1. O esquema de regularização de SVD substitui com zero os pequenos valores singulares, isto é, pequenos oi, uma vez que eles introduzem grandes erros na solução, comprometendo a estabilidade da solução. 5. Para fazer a previsão, usam-se o campo de velocidade v estimado e os termos fonte πk (em função do tempo, ou seja, mantendo-os constantes ao longo do horizonte de previsão h), e integrando-se no tempo as equações resultantes: [047] Here, ∑+ is a diagonal matrix with hi-1 entries. The SVD regularization scheme replaces small singular values, i.e. small hi, with zero, since they introduce large errors into the solution, compromising the stability of the solution. 5. To make the forecast, the estimated velocity field v and the source terms πk are used (as a function of time, that is, keeping them constant over the forecast horizon h), and integrating over time the resulting equations:

[048] O algoritmo acima, também em sua forma geral, é adequado para predição de curto prazo, se os valores de f forem previstos com base em uma série de valores de f de tempo adquirido. Se, em vez disso, os valores previstos forem adicionados às séries de tempo, e a nova série for considerada para a previsão de um valor de tempo subseqüente de f, então a previsão pode ser estendida por um prazo mais longo.[048] The above algorithm, also in its general form, is suitable for short-term prediction, if f values are predicted based on a series of acquired time f values. If, instead, the predicted values are added to the time series, and the new series is considered for forecasting a subsequent time value of f, then the forecast can be extended over a longer time frame.

CALCULATION EXAMPLE FOR A SMALL AREA COMPUTATION EXAMPLE

[049] O teste de execução do modelo é mostrado aqui tanto para os canais de parâmetros de TEC como de cintilação. O teste foi realizado com os dados tomados em 1 de novembro de 2011, um dia caracterizado por um forte regime de cintilação. Os dados foram adquiridos pela rede CIGALA/CALIBRA de receptores de GNSS para cintilação (http://is-cigala-calibra.fct.unesp.br/is/index.php).[049] The model run test is shown here for both the TEC and flicker parameter channels. The test was carried out with data taken on November 1, 2011, a day characterized by a strong flicker regime. The data was acquired by the CIGALA/CALIBRA network of GNSS receivers for scintillation (http://is-cigala-calibra.fct.unesp.br/is/index.php).

[050] A rede CIGALA/CALIBRA pertence à Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" brasileira, e um resumo da localização dos receptores, o nome e as coordenadas geográficas dos receptores de cintilação utilizados nos testes do modelo estão na Tabela 1. TABELA 1 - Lista do nome, localização e coordenadas geográficas dos receptores de cintilação utilizados para testar o modelo.[050] The CIGALA/CALIBRA network belongs to the Brazilian São Paulo State University "Júlio de Mesquita Filho", and a summary of the location of the receivers, the name and geographic coordinates of the scintillation receivers used in the model tests are in Table 1. TABLE 1 - List of the name, location and geographic coordinates of the scintillation receivers used to test the model.

EXAMPLE OF TEC CHANNEL

[051] A fig. 7 mostra os dados de TEC mapeados para o valor vertical equivalente (vTEC) usado para computação (entrada do modelo), em que as cores indicam registros para diferentes pares de satélite - receptor. Os pontos de penetração ionosféricos calculados formam o domínio computacional para o qual a triangulação de Delaunay (Delaunay, 1934) foi criada. A triangulação foi formada a partir de 33 pontos, e possui 56 triângulos. Os pontos de triangulação são então divididos em conjuntos de limites e pontos internos, respectivamente (a triangulação com numeração de pontos internos é mostrada na fig. 8).[051] Fig. 7 shows TEC data mapped to the vertical equivalent value (vTEC) used for computation (model input), where colors indicate records for different satellite - receiver pairs. The calculated ionospheric penetration points form the computational domain for which the Delaunay triangulation (Delaunay, 1934) was created. The triangulation was formed from 33 points, and has 56 triangles. The triangulation points are then divided into sets of boundaries and interior points, respectively (triangulation with interior point numbering is shown in fig. 8).

[052] Para reconstruir o campo de velocidade, o modelo foi configurado para usar 10 níveis de tempo [de T0 (ponto inicial) até T0 + 10 min (ponto final)], com uma resolução de 1 minuto. O espectro de SVD da matriz M é representado na fig. 9, onde os logaritmos dos valores singulares da matriz M são plotados em magnitude decrescente. Há um salto notável após o valor singular n° 56, que também corresponde exatamente ao número de triângulos no domínio da computação. O campo de velocidade de TEC resultante da regularização da solução é mostrado na figura 10.[052] To reconstruct the velocity field, the model was configured to use 10 time levels [from T0 (starting point) to T0 + 10 min (end point)], with a resolution of 1 minute. The SVD spectrum of matrix M is represented in fig. 9, where the logarithms of the singular values of the matrix M are plotted in decreasing magnitude. There is a notable jump after singular value #56, which also exactly corresponds to the number of triangles in the computing domain. The TEC velocity field resulting from the regularization of the solution is shown in figure 10.

[053] Como um exemplo dos resultados de previsão, uma comparação entre a previsão (círculos pretos) e os dados de vTEC (círculos cinza) medidos em função do tempo para um ponto de penetração selecionado é mostrada na fig. 11. O número do ponto de penetração é o 24, e sua posição está na fig. 8. O horizonte de previsão é de 20 minutos[053] As an example of the prediction results, a comparison between the prediction (black circles) and vTEC data (gray circles) measured as a function of time for a selected penetration point is shown in fig. 11. The penetration point number is 24, and its position is in fig. 8. The forecast horizon is 20 minutes

EXAMPLE OF FLICKER PARAMETER CHANNEL

[054] Como um exemplo de previsão de parâmetros de cintilação, é mostrado aqui o teste de modelo de previsão S4 para o mesmo dia da previsão de TEC, ou seja, 1 de novembro de 2011, usando os mesmos dados da rede CIGALA/CALIBRA.[054] As an example of flicker parameter prediction, shown here is the test of prediction model S4 for the same day as the TEC prediction, i.e. November 1, 2011, using the same data from the CIGALA/CALIBRA network .

[055] A fig. 12 mostra os dados S4 utilizados para computação (entrada do modelo), onde as cores indicam diferentes registros de satélite - receptor, que correspondem ao valor de vTEC apresentado na fig. 7.[055] Fig. 12 shows the S4 data used for computation (model input), where the colors indicate different satellite - receiver records, which correspond to the vTEC value presented in fig. 7.

[056] O espectro de SVD da matriz M, que agora inclui o termo fonte, é representado na fig. 13, onde os logaritmos dos valores singulares da matriz M, Oi, são plotados (de 1 a 141) em magnitude decrescente. Há um salto notável depois do valor singular n° 47, que também corresponde exatamente ao número de triângulos no domínio espacial. Foram mantidos somente esses 47 valores singulares mais altos na criação do pseudo-inverso, que é o procedimento padrão na regularização de matrizes mal dispostas por SVD (ver Strang, 1998). O número total de valores singulares (i = 141) é 3 vezes o número de triângulos, devido à contribuição dos dois componentes do campo de velocidade mais o termo fonte para cada triângulo. A presença do salto no espectro significa que agora o grau da matriz M pode ser bem definido.[056] The SVD spectrum of matrix M, which now includes the source term, is represented in fig. 13, where the logarithms of the singular values of the matrix M, Oi, are plotted (from 1 to 141) in decreasing magnitude. There is a notable jump after singular value #47, which also corresponds exactly to the number of triangles in the spatial domain. Only these 47 highest singular values were kept when creating the pseudo-inverse, which is the standard procedure in regularizing ill-disposed matrices by SVD (see Strang, 1998). The total number of singular values (i = 141) is 3 times the number of triangles, due to the contribution of the two components of the velocity field plus the source term for each triangle. The presence of the jump in the spectrum means that the degree of the matrix M can now be well defined.

[057] Como um exemplo de previsão S4 de 1 minuto, a fig. 14 mostra para cada ponto de penetração a entrada S4 (triângulo), ou seja, a condição inicial em T0, a medição S4 (cruz) em T0 + 1 min, e a previsão S4 (sinal de mais) para T0 + 1 min.[057] As an example of a 1-minute S4 forecast, fig. 14 shows for each penetration point the input S4 (triangle), i.e. the initial condition at T0, the measurement S4 (cross) at T0 + 1 min, and the prediction S4 (plus sign) for T0 + 1 min.

STATISTICAL TESTING AND VALIDATION UNDER STRONG Flicker SCENARIO

[058] A capacidade de previsão do modelo é testada por meio da diferença (ΔQ) entre os valores atuais (reais) e os valores (Q) previstos (modelados) para cada uma das quantidades previstas, ou seja, TEC e parâmetros de cintilação (S4, Oq>, p e T, ver por exemplo Bougard et al., 2011). Foram realizadas análises estatísticas nas cinco variáveis ΔQ para avaliar o desempenho geral. O desvio padrão (OΔQ) de cada distribuição ΔQ, obtido considerando-se dados de GNSS durante 5 dias sob condições severas de cintilação, é o indicador do desempenho médio do modelo de previsão. Um exemplo está na fig. 15. O desempenho geral da previsão está resumido na Tabela 2. TABELA 2 - Erro nos valores previstos de TEC e de parâmetros ionosféricos para diferentes níveis de confiança.[058] The predictive ability of the model is tested through the difference (ΔQ) between the current (actual) values and the predicted (modeled) values (Q) for each of the predicted quantities, i.e., TEC and flicker parameters (S4, Oq>, pe T, see for example Bougard et al., 2011). Statistical analyzes were performed on the five ΔQ variables to evaluate overall performance. The standard deviation (OΔQ) of each ΔQ distribution, obtained by considering GNSS data for 5 days under severe flicker conditions, is the indicator of the average performance of the forecast model. An example is in fig. 15. Overall prediction performance is summarized in Table 2. TABLE 2 - Error in predicted values of TEC and ionospheric parameters for different confidence levels.

[059] Na Tabela 2, P indica o nível de confiança ou probabilidade (aqui de 68% a 99%), associado a um determinado OΔQ que é assumido como sendo o erro de previsão. Na tabela, esse erro varia (dependendo do nível de confiança desejado) a partir de aproximadamente uma ordem de magnitude, no caso de S4, o<Φ, p, TEC, até cerca de 2 ordens de magnitude para o parâmetro T. Considerando os valores típicos dos parâmetros durante fortes eventos de cintilação, e 99% de nível de confiança, o erro relativo associado ao TEC previsto é inferior a 5%, e o erro relativo associado aos parâmetros de cintilação é de cerca de 10% a 15%.[059] In Table 2, P indicates the level of confidence or probability (here from 68% to 99%), associated with a given OΔQ which is assumed to be the prediction error. In the table, this error varies (depending on the desired confidence level) from approximately one order of magnitude, in the case of S4, o<Φ, p, TEC, up to approximately 2 orders of magnitude for the parameter T. Considering the typical values of the parameters during strong flicker events, and 99% confidence level, the relative error associated with the predicted TEC is less than 5%, and the relative error associated with the flicker parameters is about 10% to 15%.

PRECISE POSITIONING TECHNIQUES BY GNSS AND MITIGATION ALGORITHMS GENERAL DESCRIPTION OF PRECISE POSITIONING TECHNIQUES BY GNSS

[060] As técnicas de posicionamento baseadas na fase da portadora dos GNSS podem fornecer uma precisão e uma exatidão muito maiores do que suas contrapartes baseadas em código, e atualmente representam as técnicas de posicionamento por GNSS de alta precisão. Elas foram amplamente utilizadas para suportarem muitas aplicações de alta precisão, tais como na agricultura de precisão, construções, gerenciamento de terras, e levantamento de terras/geodesia.[060] GNSS carrier phase-based positioning techniques can provide much greater precision and accuracy than their code-based counterparts, and currently represent the highest precision GNSS positioning techniques. They have been widely used to support many high-precision applications, such as precision agriculture, construction, land management, and land surveying/geodesy.

[061] As principais técnicas de posicionamento baseadas na fase da portadora, a saber, RTK / NRTK e PPP, serão brevemente apresentadas e revistas, com particular ênfase no impacto da cintilação e dos distúrbios ionosféricos de TEC. Uma descrição detalhada das técnicas principais de posicionamento preciso pode ser encontrada em Yang et al., 2013, e suas referências.[061] The main positioning techniques based on carrier phase, namely RTK / NRTK and PPP, will be briefly presented and reviewed, with particular emphasis on the impact of TEC scintillation and ionospheric disturbances. A detailed description of the main precise positioning techniques can be found in Yang et al., 2013, and their references.

REAL-TIME KINEMATICS (RTK)

[062] RTK é uma das técnicas de posicionamento de alta precisão de GNSS mais amplamente adotadas. Com o suporte de uma estação de referência próxima (RS) tendo uma localização conhecida, e um sistema de comunicação sem fio confiável, os erros/tendências de medição comuns entre o "rover" móvel (a estação "em movimento" para a qual é necessário saber a posição precisa, por exemplo, montada em um carro, trator ou avião) e a RS podem ser cancelados através de diferenciação, e a solução de posicionamento do rover pode alcançar o nível de precisão de alguns centímetros em tempo real, ao usar as medições de fase da portadora. No entanto, no posicionamento por RTK tradicional baseado em uma única RS, a distância entre o rover e a RS está limitada a 10 até 20 km. Além desse limite, os erros dependentes da distância, que consistem principalmente de erros relacionados com a atmosfera, podem aumentar rapidamente e levarem a uma degradação da precisão. Para resolver este problema, a RTK baseada em rede (NRTK) foi desenvolvida no final da década de 1990 como uma técnica evolutiva. Ela utiliza as medições obtidas de uma rede de Estações de Referência de Operação Contínua, e interpola e mitiga os erros dependentes da distância na localização do rover. A NRTK pode aumentar significativamente a distância entre o rover e a RS, mantendo a precisão, dependendo das condições de variação da troposfera e da ionosfera local. No entanto, a condição ionosférica em regiões equatoriais, ou seja, no Brasil, é muito ativa, de modo que mesmo uma curta distância de apenas 20 km pode colapsar a correlação entre estações (Galera et al., 2013).[062] RTK is one of the most widely adopted GNSS high-precision positioning techniques. With the support of a nearby reference station (RS) having a known location, and a reliable wireless communication system, common measurement errors/biases between the mobile "rover" (the "moving" station to which it is necessary to know the precise position, for example, mounted on a car, tractor or airplane) and the RS can be canceled through differentiation, and the rover positioning solution can achieve the accuracy level of a few centimeters in real time, when using carrier phase measurements. However, in traditional RTK positioning based on a single RS, the distance between the rover and the RS is limited to 10 to 20 km. Beyond this limit, distance-dependent errors, which mainly consist of atmospheric-related errors, can increase rapidly and lead to a degradation of accuracy. To solve this problem, network-based RTK (NRTK) was developed in the late 1990s as an evolutionary technique. It uses measurements obtained from a network of Continuously Operating Reference Stations, and interpolates and mitigates distance-dependent errors in the rover's location. NRTK can significantly increase the distance between the rover and RS while maintaining accuracy depending on local troposphere and ionosphere varying conditions. However, the ionospheric condition in equatorial regions, that is, in Brazil, is very active, so that even a short distance of just 20 km can collapse the correlation between stations (Galera et al., 2013).

PRECISE POINT POSITIONING (PPP)

[063] O Posicionamento de Ponto Preciso (PPP) tem sido estudado desde o final da década de 90 como uma técnica alternativa à RTK/NRTK, e também se baseia em medições de fase da portadora. Combinando as medições de fase da portadora de dupla freqüência do rover com produtos externos precisos de relógios (clocks) e de órbitas de satélite, o PPP é capaz de prover soluções de posicionamento no nível de centímetros a decímetros, mesmo com menos de 1 cm de nível de posicionamento no modo estático.[063] Precise Point Positioning (PPP) has been studied since the late 90s as an alternative technique to RTK/NRTK, and is also based on carrier phase measurements. By combining the rover's dual-frequency carrier phase measurements with accurate external clock and satellite orbit products, PPP is capable of providing positioning solutions at the centimeter to decimeter level, even at less than 1 cm in diameter. positioning level in static mode.

[064] Diferentemente de RTK/NRTK, o PPP usa uma técnica de diferença zero, que não requer acesso às observações de uma ou mais estações de referência com coordenadas conhecidas. A diferença zero traz algumas vantagens para o PPP. Em primeiro lugar, a limitação da faixa de operação espacial das técnicas diferenciais é superada, bem como a necessidade de observações simultâneas tanto do receptor do usuário como dos receptores de referência. Isto leva a custos reduzidos de mão-de-obra e de equipamentos de infraestrutura, bem como a uma logística operacional simplificada (Gao, 2006). Em segundo lugar, o PPP provê uma solução de posicionamento absoluto em um quadro de referência global, em vez da solução relativa à estação de referência em um quadro de referência local, o que reduz a dependência do posicionamento com relação à qualidade das coordenadas da estação de referência (Haasdyk e Janssen, 2012). Em terceiro lugar, o PPP requer somente informações de órbita e de relógio precisas, que podem ser calculadas a partir das medições em uma rede de estação de referência relativamente esparsa (tipicamente com centenas de quilômetros de distância entre estações), e, teoricamente, o mesmo produto de órbita e de relógio pode atender a todos os usuários de PPP distribuídos globalmente. A principal crítica ao PPP é o longo tempo de convergência necessário para atingir desempenhos em nível de centímetros (normalmente da ordem de dezenas de minutos). Isto compromete em grande parte a produtividade, e é o ponto crítico para o PPP ser aplicado em tempo real. Em segundo lugar, porém importante para a aplicação da invenção, porque PPP não usa uma técnica de diferenciação, nenhum atraso ionosférico pode ser relativamente cancelado. Portanto, medições de dupla freqüência são necessárias para remover o efeito de primeira ordem da ionosfera. No entanto, se a cintilação e o distúrbio de TEC da ionosfera forem fortes, o ruído da ionosfera aumentará drasticamente (conforme amplamente descrito na seção 1), estendendo o tempo de convergência de PPP.[064] Unlike RTK/NRTK, PPP uses a zero-difference technique, which does not require access to observations from one or more reference stations with known coordinates. The zero difference brings some advantages to the PPP. Firstly, the spatial operating range limitation of differential techniques is overcome, as well as the need for simultaneous observations of both the user receiver and reference receivers. This leads to reduced labor and infrastructure equipment costs, as well as simplified operational logistics (Gao, 2006). Second, PPP provides an absolute positioning solution in a global reference frame, rather than a station-relative solution in a local reference frame, which reduces the dependence of positioning on the quality of station coordinates. reference (Haasdyk and Janssen, 2012). Third, PPP requires only accurate orbit and clock information, which can be calculated from measurements on a relatively sparse reference station network (typically hundreds of kilometers apart between stations), and, theoretically, the The same orbit and clock product can serve all globally distributed PPP users. The main criticism of PPP is the long convergence time required to achieve centimeter-level performances (typically on the order of tens of minutes). This largely compromises productivity, and is the critical point for PPP to be applied in real time. Secondly, but important for the application of the invention, because PPP does not use a differentiation technique, no ionospheric delay can be relatively canceled. Therefore, dual-frequency measurements are necessary to remove the first-order effect of the ionosphere. However, if the ionosphere TEC scintillation and disturbance are strong, the ionosphere noise will increase drastically (as extensively described in section 1), extending the PPP convergence time.

STRATEGIES TO MITIGATE THE IONOSPHERIC EFFECT IN PRECISE GNSS POSITIONING TECHNIQUES

[065] Existem diferentes abordagens que podem ser usadas para mitigação, usando informações ionosféricas independentes. Essas abordagens podem ser divididas em dois grupos principais, um consistindo em mitigar a cintilação no nível observável, e o outro no nível de posicionamento. No primeiro grupo, a idéia principal é prover "observáveis limpos" para a solução de posicionamento, com base em informações de cintilação previstas ou monitoradas externamente. Isto significa informar os usuários sobre se suas observações estão contaminadas pela cintilação, quais observações estão envolvidas, e a gravidade da situação (ver fig. 1). O usuário pode então decidir como usar essas observações dentro do mecanismo de PVT (posição, velocidade e tempo) no nível do receptor de GNSS. Este grupo inclui a triagem e a ponderação de observações contaminadas. No último grupo, isto é, a mitigação no nível de posicionamento, a idéia principal é adaptar o próprio mecanismo PVT, aplicando diferentes estratégias e parâmetros de acordo com o nível de cintilação/TEC monitorado ou previsto. As abordagens neste grupo incluem detecção/correção de perda de ciclo e resolução de ambigüidade com um valor crítico adaptativo.[065] There are different approaches that can be used for mitigation, using independent ionospheric information. These approaches can be divided into two main groups, one consisting of mitigating flicker at the observable level, and the other at the positioning level. In the first group, the main idea is to provide "clean observables" for the positioning solution, based on predicted or externally monitored flicker information. This means informing users about whether their observations are contaminated by flicker, which observations are involved, and the severity of the situation (see Fig. 1). The user can then decide how to use these observations within the PVT (position, velocity and time) engine at the GNSS receiver level. This group includes screening and weighting of tainted observations. In the last group, that is, mitigation at the positioning level, the main idea is to adapt the PVT mechanism itself, applying different strategies and parameters according to the monitored or predicted flicker/TEC level. Approaches in this group include cycle loss detection/correction and ambiguity resolution with an adaptive critical value.

[066] Essas estratégias de mitigação aproveitam o modelo de previsão proposto na invenção, pois os parâmetros ionosféricos previstos podem ser usados em aplicações em tempo real dos algoritmos de mitigação. Por exemplo, os parâmetros de cintilação previstos podem ser usados para "limpar" os observáveis dos GNSS antes de usá-los para calcular a posição (ver acima). Além disso, os valores de TEC previstos podem ser usados para estimar o atraso ionosférico a ser ingerido pelo receptor do rover para calcular sua posição precisa (ver exemplo abaixo).[066] These mitigation strategies take advantage of the prediction model proposed in the invention, as the predicted ionospheric parameters can be used in real-time applications of the mitigation algorithms. For example, predicted scintillation parameters can be used to "clean" GNSS observables before using them to calculate position (see above). Furthermore, the predicted TEC values can be used to estimate the ionospheric delay to be ingested by the rover's receiver to calculate its precise position (see example below).

SCREENING

[067] A abordagem mais simples e instintiva para mitigar os efeitos de cintilação no nível observável é a triagem por satélite. No esquema de triagem por satélite, os índices de cintilação na localização do rover são monitorados e verificados em um limite predefinido. As observações com valores de índices elevados são isoladas e eliminadas do mecanismo de PVT do receptor.[067] The simplest and most instinctive approach to mitigating the effects of flicker at the observable level is satellite screening. In the satellite screening scheme, the scintillation indices at the rover's location are monitored and checked at a predefined threshold. Observations with high index values are isolated and eliminated from the receiver's PVT engine.

WEIGHTING

[068] Diferentemente da triagem, no esquema de ponderação as observações contaminadas são utilizadas, em vez de excluídas da solução de PVT. Cada observação será ponderada no mecanismo de posicionamento com base em um esquema que depende do seu nível de cintilação. Se o peso atribuído for realmente baixo, a observação será efetivamente eliminada da solução de posicionamento. O esquema de pesagem pode ser conseguido usando a variância da instabilidade (jitter) de rastreio de fase/código de observações específicas (Aquino et al., 2009). No caso de cintilações, a variância de medição (variância de instabilidade de rastreio) pode ser estimada a partir do modelo de Conker (Conker et al., 2003), que requer informações de cintilação como entrada. Se a cintilação puder ser prevista para uma localização arbitrária do usuário, o usuário poderá aplicar o modelo de Conker para calcular as variâncias de medição para o mecanismo de PVT.[068] Unlike screening, in the weighting scheme contaminated observations are used, rather than excluded from the PVT solution. Each observation will be weighted in the positioning engine based on a scheme that depends on its flicker level. If the assigned weight is really low, the observation is effectively eliminated from the positioning solution. The weighing scheme can be achieved using jitter variance from phase tracking/code of specific observations (Aquino et al., 2009). In the case of flickers, the measurement variance (tracking jitter variance) can be estimated from the Conker model (Conker et al., 2003), which requires flicker information as input. If flicker can be predicted for an arbitrary user location, the user can apply the Conker model to calculate measurement variances for the PVT engine.

EXAMPLE OF APPLICATION OF THE INVENTION IN ACCURATE POSITIONING BY GNSS

[069] No processamento de RTK, os efeitos atmosféricos incluindo atrasos ionosféricos e troposféricos são cancelados pelas técnicas de diferenciação, se um receptor de rover estiver suficientemente próximo a uma estação de referência (isto é, as condições atmosféricas que afetam ambos os receptores são semelhantes). Mas em RTK com linha de referência longa, que é o caso da rede disponível no Brasil, e em PPP, são necessárias informações externas sobre a atmosfera, particularmente sobre a ionosfera, especialmente se forem consideradas as condições variáveis encontradas em regiões equatoriais. O atraso ionosférico, uma das fontes de erro de GNSS mais significativas, pode ser quantificado pelo TEC devido ao seu relacionamento linear. Assim, o TEC determinado com precisão pode ser convertido no atraso ionosférico em um caminho de raio dos GNSS. Além disso, o gradiente de TEC, tanto espacial como temporal, também é uma informação ionosférica útil para o posicionamento. Portanto, um mapa de gradiente de TEC e o TEC regional podem representar, a priori, informações valiosas para auxiliar o posicionamento por GNSS.[069] In RTK processing, atmospheric effects including ionospheric and tropospheric delays are canceled out by differentiation techniques if a rover receiver is sufficiently close to a reference station (i.e., the atmospheric conditions affecting both receivers are similar ). But in RTK with a long reference line, which is the case of the network available in Brazil, and in PPP, external information about the atmosphere is necessary, particularly about the ionosphere, especially if the variable conditions found in equatorial regions are considered. Ionospheric delay, one of the most significant sources of GNSS error, can be quantified by TEC due to its linear relationship. Thus, the accurately determined TEC can be converted into the ionospheric delay in a GNSS ray path. Furthermore, the TEC gradient, both spatial and temporal, is also useful ionospheric information for positioning. Therefore, a TEC gradient map and the regional TEC can represent, a priori, valuable information to aid GNSS positioning.

[070] Para demonstrar a melhoria obtida utilizando os resultados da invenção para alimentar técnicas de mitigação, foi realizado um teste com RTK de linha de referência longa para duas estações no estado de São Paulo (115 km) (Park et al., 2015). Dois mapas de TEC diferentes foram utilizados para alimentar o algoritmo de RTK: um obtido pelo modelo que é o objeto desta invenção, e um fornecido pelo IGS (mapa GIM, http://iono.jpl.nasa.gov/gim.html). Os dados para a linha de referência selecionada foram processados em um dia em que foi observada forte cintilação (29 de setembro de 2013).[070] To demonstrate the improvement obtained using the results of the invention to feed mitigation techniques, a long reference line RTK test was carried out for two stations in the state of São Paulo (115 km) (Park et al., 2015) . Two different TEC maps were used to feed the RTK algorithm: one obtained by the model that is the object of this invention, and one provided by the IGS (GIM map, http://iono.jpl.nasa.gov/gim.html) . Data for the selected reference line were processed on a day when strong flicker was observed (September 29, 2013).

[071] Está claro, a partir da figura 16, que o uso dos mapas obtidos pelo método da invenção, em vez daquele disponibilizado pelo IGS, reduz dramaticamente os erros de posicionamento na técnica de RTK com linha de referência longa: a RMS 3D calculada durante o dia inteiro das observações diminui de 1,4 m para 0,4 m.[071] It is clear from figure 16 that the use of maps obtained by the method of the invention, instead of that made available by IGS, dramatically reduces positioning errors in the long reference line RTK technique: the calculated 3D RMS during the entire day of observations it decreases from 1.4 m to 0.4 m.

GNSS POSITIONING SYSTEM ACCORDING TO AN ASPECT OF THE INVENTION

[072] Fazendo referência à fig. 17, um sistema de posicionamento por GNSS 100 para o posicionamento de um rover 20 em uma área de interesse 60 compreende: - Uma rede de GNSS, compreendendo receptores monitores 10 de conteúdo total de elétrons e de cintilação; - Uma unidade central 30, compreendendo uma lógica de computador tendo um programa de computador nela instalado, configurado para executar o método da invenção; - Uma rede de comunicação 40 entre a referida unidade central 30 e os mencionados receptores 10; - Uma rede de comunicação 50 entre a citada unidade central 30 e o dito rover 20.[072] Referring to fig. 17, a GNSS positioning system 100 for positioning a rover 20 in an area of interest 60 comprises: - A GNSS network, comprising monitor receivers 10 of total electron content and scintillation; - A central unit 30, comprising computer logic having a computer program installed therein, configured to execute the method of the invention; - A communication network 40 between said central unit 30 and said receivers 10; - A communication network 50 between said central unit 30 and said rover 20.

[073] A unidade central pode ser provida com meios configurados para executarem a mitigação acima descrita.[073] The central unit can be provided with means configured to perform the mitigation described above.

FIELDS OF APPLICATION OF PRECISION POSITIONING TECHNIQUES BY GNSS PRECISION AGRICULTURE (PA - PRECISION AGRICULTURE)

[074] Embora o conceito de PA tenha sido introduzido no início do século passado, a tecnologia disponível até agora não foi capaz de colocá-lo em prática. Com o objetivo de aumentar o rendimento do gerenciamento do campo, durante quase duas décadas o conceito de PA evoluiu e agora é tratado como uma prática agrícola que usa informações tecnológicas baseadas no princípio da variabilidade do solo e do clima. Com base em dados geo-referenciados específicos, implanta o processo de automação agrícola, e a dosagem de fertilizantes e pesticidas de maneira diferente. Os elementos tecnológicos que contribuíram grandemente para o desenvolvimento deste conceito foram o microprocessador e os GNSS, que são acoplados e integrados nas colheitadeiras, semeadeiras e outros implementos, permitindo a coleta de dados, tabulação cumulativa e aplicação dosificada com entradas localizadas. Dentro desse contexto, um dos segmentos de crescimento mais rápido é a aplicação localizada de pesticidas e fertilizantes, bem como o “piloto automático” que permite o trabalho de plantação e colheita a cada 24 horas. No entanto, na região equatorial, os problemas de qualidade do sinal de GNSS, devido à interferência da ionosfera, têm impedido a operação conforme recomendada pelos fabricantes. O resultado foi a paralisação completa das máquinas durante certos períodos do ano e em determinados horários (nas horas pós-por-do-sol) do dia, causando perdas econômicas consideráveis e descrédito para a tecnologia.[074] Although the concept of PA was introduced at the beginning of the last century, the technology available until now has not been able to put it into practice. With the aim of increasing the yield of field management, for almost two decades the concept of PA has evolved and is now treated as an agricultural practice that uses technological information based on the principle of soil and climate variability. Based on specific geo-referenced data, it implements the agricultural automation process, and the dosage of fertilizers and pesticides in a different way. The technological elements that contributed greatly to the development of this concept were the microprocessor and GNSS, which are coupled and integrated into harvesters, seeders and other implements, allowing data collection, cumulative tabulation and dosed application with localized inputs. Within this context, one of the fastest growing segments is the localized application of pesticides and fertilizers, as well as the “autopilot” that allows planting and harvesting work every 24 hours. However, in the equatorial region, GNSS signal quality problems, due to interference from the ionosphere, have prevented operation as recommended by manufacturers. The result was the complete stoppage of machines during certain periods of the year and at certain times (in the post-sunset hours) of the day, causing considerable economic losses and discredit to the technology.

CIVIL AVIATION

[075] Em apoio à navegação aérea, as estações de referência devem ter suas coordenadas determinadas com grande precisão. Também é necessário um controle efetivo da operação do sistema, com informações de alerta imediato aos usuários em caso de qualquer falha (integridade).[075] In support of aerial navigation, reference stations must have their coordinates determined with great precision. Effective control of the system's operation is also necessary, with immediate alert information to users in the event of any failure (integrity).

[076] Para atender a esses requisitos, sistemas complementares aos GNSS foram projetados e estão atualmente em uso. A Organização de Aviação Civil Internacional classificou esses sistemas em dois tipos, que podem ser aplicados isoladamente ou combinados: 1. SBAS (Sistema de incrementação Baseado no Espaço, tal como EGNOS e WAAS, que cobrem grandes áreas); este sistema é usado para complementar outros sistemas de satélite, como por exemplo GPS e/ou GLONASS; 2. GBAS (Sistema de incrementação Baseado em Solo - local); provê suporte localizado, tal como nas proximidades de aeroportos.[076] To meet these requirements, complementary systems to GNSS have been designed and are currently in use. The International Civil Aviation Organization classified these systems into two types, which can be applied alone or combined: 1. SBAS (Space-Based Augmentation System, such as EGNOS and WAAS, which cover large areas); this system is used to complement other satellite systems, such as GPS and/or GLONASS; 2. GBAS (Soil-Based Incrementation System - local); provides localized support, such as near airports.

[077] Devido às condições ionosféricas extremas observadas nas regiões equatoriais (ou seja, no Brasil), o uso da correção de GBAS é encorajado porque o SBAS é ineficaz.[077] Due to the extreme ionospheric conditions observed in equatorial regions (i.e., Brazil), the use of GBAS correction is encouraged because SBAS is ineffective.

[078] Um exemplo é o Aeroporto Internacional do Galeão, no Rio de Janeiro, onde um sistema GBAS adquirido da empresa Honeywell Aerospace foi instalado e está no processo de certificação, sendo atualmente testado. Se o sistema atender às expectativas das autoridades, ele deve ser adotado em outros aeroportos do Brasil.[078] An example is Galeão International Airport, in Rio de Janeiro, where a GBAS system purchased from the company Honeywell Aerospace was installed and is in the certification process, currently being tested. If the system meets the authorities' expectations, it should be adopted at other airports in Brazil.

[079] Portanto, novos algoritmos que permitam que técnicas e sistemas de posicionamento de alta precisão por GNSS mitiguem os efeitos da ionosfera, tal como o método de previsão da invenção, podem contribuir para melhorar o cenário para o uso dos GNSS e do SBAS (EGNOS) na aviação civil brasileira.[079] Therefore, new algorithms that allow high-precision GNSS positioning techniques and systems to mitigate the effects of the ionosphere, such as the prediction method of the invention, can contribute to improving the scenario for the use of GNSS and SBAS ( EGNOS) in Brazilian civil aviation.

[080] Em conclusão, nenhum método além daquele proposto pela invenção é capaz atualmente de fornecer uma previsão de curto prazo (de segundos a minutos), ou uma previsão mais longa, das quantidades básicas que descrevem as condições ionosféricas e de propagação de sinal, em particular em um ambiente sob cintilação severa. Essas quantidades são necessárias para alimentarem algoritmos de mitigação que melhoram o desempenho das técnicas de posicionamento preciso por GNSS em tempo real. O método da presente invenção provê uma previsão determinística, ao contrário dos modelos tradicionais baseados em abordagens estatísticas: o cálculo da velocidade do campo escalar exerce um papel chave na previsão de parâmetros. LISTA DE SIGLAS [080] In conclusion, no method other than that proposed by the invention is currently capable of providing a short-term prediction (from seconds to minutes), or a longer prediction, of the basic quantities that describe ionospheric and signal propagation conditions, particularly in a severely flickering environment. These quantities are necessary to feed mitigation algorithms that improve the performance of real-time GNSS precise positioning techniques. The method of the present invention provides a deterministic prediction, unlike traditional models based on statistical approaches: the calculation of the speed of the scalar field plays a key role in predicting parameters. LIST OF Acronyms

REFERENCES

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[092] De Franceschi, G., L. Alfonsi, V. Romano, M. Aquino, A. Dodson, C.N. Mitchell, P. Spencer, A.W. Wernik, (2008), “Dynamics of high-latitude patches and associated smallscale irregularities during the October and November 2003 storms” (“Dinâmica de manchas de alta latitude e irregularidades de pequena escala associadas durante as tempestades de outubro e novembro de 2003”). J. Atmos. Solar-Terr. Phys, 70(6), 879888, doi:10.1016 / j. jastp. 2007.05.018.[092] De Franceschi, G., L. Alfonsi, V. Romano, M. Aquino, A. Dodson, C.N. Mitchell, P. Spencer, A.W. Wernik, (2008), “Dynamics of high-latitude patches and associated smallscale irregularities during the October and November 2003 storms.” J. Atmos. Solar-Earth. Phys, 70(6), 879888, doi:10.1016/j. jastp. 2007.05.018.

[093] Galera Monico João F., Paulo de O. Camargo, Vinicius A. Stuani Pereira, Bruno C. Vani, Daniele B. Marra Alves, Márcio Aquino, (2013), “CALIBRA D1.1, User performance review” (“CALIBRA D1.1, Revisão do desempenho do usuário”). (http: //www. calibra- ionosphere.net/calibra/documents/calibradll.pdf).[093] Galera Monico João F., Paulo de O. Camargo, Vinicius A. Stuani Pereira, Bruno C. Vani, Daniele B. Marra Alves, Márcio Aquino, (2013), “CALIBRA D1.1, User performance review” ( “CALIBRA D1.1, User Performance Review”). (http://www.calibradll.net/calibra/documents/calibradll.pdf).

[094] Gao, Y., (2006), “Precise Point Positioning and its challenges - Inside GNSS” (“Posicionamento de pontos preciso e seus desafios - Por dentro dos GNSS”), 1(8):16-18.[094] Gao, Y., (2006), “Precise Point Positioning and its challenges - Inside GNSS”, 1(8):16-18.

[095] Haasdyk, J. e V. Janssen, (2012), “Choosing the best path: Global to national coordinate transformations” (“Escolhendo o melhor caminho: Transformações de coordenadas globais a nacionais”). Coordinates, 8(2):10-16.[095] Haasdyk, J. and V. Janssen, (2012), “Choosing the best path: Global to national coordinate transformations”. Coordinates, 8(2):10-16.

[096] Kim, B. C, e M. V. Tinin, "Potentialities of multifrequency ionospheric correction in Global Navigation Satellite Systems" (“Potencialidades da correção ionosférica multifrequência em Sistemas Globais de Navegação por Satélite"). Journal of Geodesy, 85.3 (2011) : 159-169[096] Kim, B. C, and M. V. Tinin, "Potentialities of multifrequency ionospheric correction in Global Navigation Satellite Systems." Journal of Geodesy, 85.3 (2011) : 159-169

[097] Kintner, P. M., H. Kil, T. L. Beach, e E. R. de Paula, (2001), “Fading Timescales Associated with GPS Signals and Potential Consequences” (“Escalas de tempo amortecidas associadas com os sinais de GPS e consequências em potencial”). Radio Science, 36(4), 731-743.[097] Kintner, P. M., H. Kil, T. L. Beach, and E. R. de Paula, (2001), “Fading Timescales Associated with GPS Signals and Potential Consequences” ”). Radio Science, 36(4), 731-743.

[098] Kintner, P. M., T. Humphreys, e J. Hinks. "GNSS and ionospheric scintillation - Inside GNSS" ("GNSS e cintilação ionosférica - Por dentro dos GNSS"), 4.4 (2009) : 22-30.[098] Kintner, P. M., T. Humphreys, and J. Hinks. "GNSS and ionospheric scintillation - Inside GNSS", 4.4 (2009): 22-30.

[099] Muella, Márcio T.A.H., Eurico R. de Paula, e Alan A. Monteiro, "Ionospheric scintillation and dynamics of Fresnel-scale irregularities in the inner region of the equatorial ionization anomaly" ("Cintilação ionosférica e dinâmica de irregularidades na escala de Fresnel na região interna da anomalia de ionização equatorial"). Surveys in Geophysics, 34.2 (2013) : 233-251.[099] Muella, Márcio T.A.H., Eurico R. de Paula, and Alan A. Monteiro, "Ionospheric scintillation and dynamics of Fresnel-scale irregularities in the inner region of the equatorial ionization anomaly" Fresnel in the inner region of the equatorial ionization anomaly"). Surveys in Geophysics, 34.2 (2013): 233-251.

[0100] Park, J., S. Veettil, M. Aquino, L. Yang, C. Cesaroni, “Mitigation of Ionospheric Effects on GNSS RTK at Low Latitudes” (“Mitigação de efeitos ionosféricos na RTK por GNSS em baixas Latitudes”). Aceito para apresentação no ION GNSS, Tampa (Flórida, E.U.A.), Setembro de 2015 (https://www.ion.org/gnss/sessions.cfm?sessionID=398).[0100] Park, J., S. Veettil, M. Aquino, L. Yang, C. Cesaroni, “Mitigation of Ionospheric Effects on GNSS RTK at Low Latitudes” ). Accepted for presentation at ION GNSS, Tampa (Florida, USA), September 2015 (https://www.ion.org/gnss/sessions.cfm?sessionID=398).

[0101] Priyadarshi, S., (2015). “A Review of Ionospheric Scintillation Models” (“Uma revisão dos modelos de cintilação ionosférica”). Surveys in Geophysics, 36(2), 295-324.[0101] Priyadarshi, S., (2015). “A Review of Ionospheric Scintillation Models.” Surveys in Geophysics, 36(2), 295-324.

[0102] Secan, J.A., Bussey, R.M., Fremouw, E,J,, Basu, S., (1995), “An improved model of equatorial scintillation” (“Um modelo melhorado de cintilação equatorial”). Radio Sci., 30:607-617.[0102] Secan, J.A., Bussey, R.M., Fremouw, E, J,, Basu, S., (1995), “An improved model of equatorial scintillation”. Radio Sci., 30:607-617.

[0103] Strang, G., “Introduction to Linear Algebra” (“Introdução à álgebra linear”), Wellesley, MA: Wellesley Cambridge Press, 1998.[0103] Strang, G., “Introduction to Linear Algebra,” Wellesley, MA: Wellesley Cambridge Press, 1998.

[0104] Wernik, A.W., Alfonsi, L., Materassi, M., (2007) “Scintillation modeling using in situ data” (“Modelagem de cintilação utilizando dados in situ”). Radio Sci., 42, doi:10.1029/2006RS003512.[0104] Wernik, A.W., Alfonsi, L., Materassi, M., (2007) “Scintillation modeling using in situ data”. Radio Sci., 42, doi:10.1029/2006RS003512.

[0105] Wernik, A. W., e C. H. Liu, (1974), “Ionospheric irregularities causing scintillations of GHz frequency radio signals” (“Irregularidades ionosféricas que causam cintilações de sinais de rádio na freqüência de GHz”). Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 36:871-879.[0105] Wernik, A. W., and C. H. Liu, (1974), “Ionospheric irregularities causing scintillations of GHz frequency radio signals”. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 36:871-879.

[0106] Yang L., Jihye Park, M. Aquino, A. Dodson, S. Veettil, (2014), “CALIBRA D3.1 Algorithms review” (“Análise de algoritmos de CALIBRA D3.1”). (http://www.Calibra- ionosphere.net/calibra/documents/calibrad31.pdf).[0106] Yang L., Jihye Park, M. Aquino, A. Dodson, S. Veettil, (2014), “CALIBRA D3.1 Algorithms review”. (http://www.Calibra- ionosphere.net/calibra/documents/calibrad31.pdf).

[0107] Foram descritas acima as formas de realização preferidas, e as variações da invenção foram propostas, e deve ser entendido que os especialistas na técnica serão capazes de modificar e fazer alterações na invenção, sem fugir, porém, do escopo de proteção relevante, conforme definido pelas reivindicações anexas.[0107] Preferred embodiments have been described above, and variations of the invention have been proposed, and it should be understood that those skilled in the art will be able to modify and make changes to the invention, without, however, departing from the relevant scope of protection, as defined by the appended claims.

Claims

1. Method for predicting at least one ionosphere scintillation parameter and/or total electron content in the ionosphere, using data from a GNSS network comprising electron content and scintillation monitor receivers covering an area of interest, such method comprising executing the following steps: A0 - Acquiring real-time GNSS data from said monitor receivers over a predetermined period of time, with the data corresponding to a set of satellites in the fields of view of said monitor receivers; A1 - Provide values of the total electron content in the ionosphere and/or of at least one referred parameter of the ionosphere, at Ionospheric Penetration Points based on said GNSS data, over the aforementioned predetermined period of time, in a defined ionospheric domain Δ by the section of the aforementioned fields of view with the ionosphere; the method being characterized by the following steps being carried out: B - Subdividing said ionospheric domain Δ into portions of domain Δk; C - Solve, for each portion of the domain Δk, the transport equation: in which dV is the measurement of the domain portion, vk is the velocity field of a scalar field ft in the domain portion Δk, which represents a total electron content parameter or a scintillation parameter at time t, with the aforementioned equation of transport being resolved for vk and πk, which are assumed to be constant in Δk; the value of the scalar field ft being taken as constant along the domain portion Δk, and determined based on the total electron content in the ionosphere and/or at least the ionosphere parameter values of step A1, where πk = 0 if ft is the total electron content parameter; and with the time derivative on the left side of the transport equation being calculated based on the values of ft in a portion of said period of time; D - Solve again, for each portion Δk, the transport equation from step C, to obtain the scalar field fT at time T, using the velocity field vk calculated in step C, where T is a time point after said period of time.

2. Method, according to claim 1, characterized in that said domain Δ is an area defined by the section of said fields of view with the ionosphere, at an altitude value comprised between 350 and 400 km above the earth's surface.

3. Method according to claim 2, characterized in that said altitude value is 350 km.

4. Method, according to any one of claims 1 to 3, characterized in that each domain portion Δk is a triangle according to the Delaunay triangulation applied to said Ionospheric Penetration Points.

5. Method according to claim 4, characterized in that, in step A0, the time period is subdivided into time steps Δt, 2Δt, ... nΔt, NΔt, where n is the count index of the time step , ranging from 1 to the positive integer N, with the transport equation for each domain portion giving rise, in step C, to the following compact matrix equation system: Ms = Δf in which M is a block matrix where the nth block is where 11, 12 and 13 are the triangles adjacent to triangle Δk; the term Y is the area μ(Δk) of the triangle Δk in the case of at least one flicker parameter, or 0 (zero) in the case of , is the value of the scalar field f at time step nΔt, and ki is the index which indicates the i-th side of the triangle; üki is the vector perpendicular to the ith side of the kth triangle, and assumed to be positive when it comes out of such a triangle; where the vector s takes the following form: on what with where vii is the speed of the scalar field in the triangle adjacent to Δk on the ith side of Δk.

6. Method, according to claim 5, characterized in that said block matrix is regularized according to the Singular Value Decomposition.

7. Precise positioning method by GNSS, using a GNSS network comprising scintillation and TEC monitor receivers covering an area of interest, such method being characterized by the following steps being performed: MP1 - Obtain GNSS data from said receivers ; MP2 - Predicting at least one scintillation parameter and/or total electron content values, using the method of claim 1; MP3 - Provide precise positioning by GNSS, through: MP3_A - Screening or weighting of GNSS data based on the result of step MP2, and calculation, by a receiver, of the positioning, based on the result of the screening or weighting; MP3_B - Calculation, by the receiver, of the positioning, based on the parameters provided in step MP2.

8. System (100) for precise GNSS positioning of a rover (20) or mobile station, characterized by comprising: a GNSS network, comprising total electron content and scintillation monitor receivers (10) covering an area of interest ( 60); a central unit (30), comprising computer logic installed therein; a communication network (40) between said central unit (30) and said receivers (10); a communication network (50) between said central unit (30) and said rover (20); with the central unit being provided with means configured to perform step MP3 of the method as defined in claim 7.