GNSS ile Konum Belirlemede Farklı Troposferik Modellerin İncelenmesi

Abstract

GNSS, bugüne kadar geliştirilmiş en yüksek doğruluklu konum belirleme ve navigasyon sistemi olmasına karşın, GNSS ölçülerinden elde edilen sonuçları da etkileyen bazı raslantısal ve sistematik sapmalar (bias) söz konusudur. Bu sapmaların bazıları göreli konum belirleme yöntemlerinin kullanılması durumunda bile bozucu etkilerini sürdürmektedir. Bu sapmalar GNSS’nin birçok kullanım alanı için (ör. navigasyon amaçlı uygulamalar, askerî uygulamalar vb.) fazla önemli bir sakınca oluşturmamakla birlikte özellikle bilimsel amaçlı çalışmalarda (yüksek doğruluklu konum belirleme, yerkabuğu hareketlerinin belirlenmesi, jeoit, datum belirleme vb.) bunların davranışı ve büyüklüğü çok iyi modellendirilmeli ve kontrol altında tutulmalıdır. Yukarıda ifade edilen bozucu etkileri (sapmaları) çok farklı şekillerde sınıflandırmak olanaklı olmakla birlikte çok genel olarak uydulara bağlı sapmalar, alıcı donanımına bağlı sapmalar ve ortam etkileri şeklinde sınıflandırılabilir. Bu makalede, ortam etkileri sınıflamasına giren atmosferik etkilerden troposferik etki konusu incelenmiştir. Bu bağlamda, günümüzde statik GNSS ölçülerinin değerlendirilmesi yazılımlarında yaygın olarak kullanılmakta olan çok sayıda troposferik model incelenmiş, bu modellerin hesaplama seçeneği olarak sunulduğu Matlab tabanlı bir yazılım hazırlanarak, bu yazılımla yapılan sayısal uygulama sonuçları sunulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre, yüksek doğruluk gerektiren bilimsel amaçlı çalışmalarda Niell ve VMF modellerinin en uygun sonuçları verdiği, yüksek doğruluk istemeyen (örn. askeri, navigasyon ve tek frekanslı GNSS alıcısı yazılım hazırlama amaçlı) uygulamalar içinse geleneksel Saastamoinen ve Hopfield modellerinin kullanılmasının yeterli olduğu belirlenmiştir.

Keywords

• GNSS
• troposferik etki
• Saastamoinen
• Hopfield
• Niell
• VMF

Investigation on Different Tropospheric Models in GNSS Positioning

Abstract

Although GNSS is the most accurate positioning and navigation system ever developed, there are some random and systematic biases that affect the results obtained from the GNSS observations. Some of these biases retain their disruptive effects even when using relative positioning methods. These deviations do not constitute a significant disadvantage for many uses of GNSS (e.g. navigation and military applications), but their behaviour and size must be well modelled and kept under control particularly in scientific studies (e.g. high accuracy location determination, earthquake prediction studies, geoid and datum determination etc.). Although it is possible to classify the aforementioned deviations in many different ways, they can be classified very generally as satellite&receiver dependent biases and environmental effects. In this article, the tropospheric effect which is one of the environmental effects is examined. In this study, some tropospheric models, which are widely used in processing of static GNSS observations today, have been examined, and a Matlab-based software has been prepared and the numerical application results carried out with this software have been presented. According to the results obtained, Niell and VMF models give the most appropriate results in scientific studies requiring high accuracy. For acetvepplications that do not require high accuracy (eg. military, navigation and single-frequency GNSS receiver software), it has been determined that using traditional Saastamoinen and Hopfield models is sufficient.

Keywords

• GNSS
• tropospheric effect
• Saastamoinen
• Hopfield
• Niell
• VMF

References

1. [1] Davis J. L., Herring T. A., Shapiro I. I., Rogers A. E. E. and Elgered G. 1985. Geodesy by radio interferometry: effects of atmospheric modeling errors on estimates of baseline length", Radio Sci,, 20(6), pp, 1593{1607, doi: 10,1029/RS020i006p01593.
2. [2] Herring T, A. 1992. Modeling atmospheric delays in the analysis of space geodetic data, in Refraction of Transatmospheric Signals in Geodesy, Netherlands Geodetic Commission Series, 36, The Hague, Netherlands, pp, 157-164.
3. [3] Kouba J. 2008. Implementation and testing of the gridded Vienna Mapping Function 1 (VMF1), J, Geod,, 82(4-5), pp, 193, 205, doi:10,1007/s00190-007-0170-0.
4. [4] Saastamoinen J. 1972a. Introduction to practical computation of astronomical refraction, Bull, Géodésique, 46, 383–397.
5. [5] Saastamoinen J. 1972b. Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging satellites, Use Artif, Satell, Geod, 15, 247–251.
6. [6] Goad C., Goodman L. 1974. Modified Hopfield Tropospheric Refraction Correction Model [C], Transactions-American Geophysical Union, 2000 Florida AVE NW, Washington, DC 20009: A, Geophysical Union, 55(12).
7. [7] Hopfield H. S. 1969. Two-quartic Tropospheric Refractivity Profile for Correcting Satellite Data, J, Geophys, Res,, 74(18).
8. [8] Niell A. E. 1996. Global mapping functions for the atmosphere delay of radio wavelengths," J, Geophys, Res,, 101(B2), pp, 3227-3246, doi: 10,1029/95JB03048.

9. [9] Böhm J., Werl B. and Schuh H. 2006. Troposphere mapping functions for GPS and very long baseline interferometry from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts operational analysis data, J, Geophys, Res,, 111, B02406, doi:10,1029/2005JB003629.
10. [10] Marini J. W. 1972. Correction of Satellite Tracking Data for an Arbitrary Tropospheric Profile [J], Radio Sci,, 7(2).
11. [11] Böhm J., Niell A., Tregoning P. 2006. Global Mapping Function (GMF): A New Empirical Mapping Function Based on Numerical Weather Model Data, Geophys, Res, Lett,, 33(7), L07304, doi:10,1029/2005GL025546.
12. [12] Herring T. A., King R. W., Floyd M. A., McClusky S. C. 2018 GAMIT Reference Manual, Release 10,7, Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences Massachusetts Institute of Technology.
13. [13] Dach R., Lutz S., Walser P., Fridez P., (Eds). 2015. Bernese GNSS Software Version 5,2, User manual, Astronomical Institute, University of Bern, Bern Open Publishing, DOI: 10,7892/boris,72297; ISBN: 978-3-906813-05-9.
14. [14] Kahveci M. ve Yıldız F. 2019. Uydularla Konum Belirleme Sistemleri (GNSS): Teori-Uygulama, Nobel Yayınları, Ankara.
15. [15] Wolfgang R, Dick and Daniela Thaller, 2013. IERS, IERS Annual Report, International Earth Rotation and Reference Systems Service, Central Bureau, Frankfurt am Main: Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, 2014, 157 pp,, ISBN 978-3-86482-073-1
16. [16] Martellucci A., Prieto-Cerdeira R. 2009. Review of tropospheric, ionospheric and multipath data and models for Global Navigation Satellite Systems, 3rd European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), April, Berlin, Germany.
17. [17] Böhm J., Schuh H. 2003 Vienna Mapping Functions, In Proceedings of the 16th EVGA Working Meeting, 9–10 May, Leipzig, Germany. [18] https://gssc.esa.int/navipedia/index.php/ (Erişim Tarihi: 10.02.2021).
18. [19] Kahveci M. 1997. Türkiye Koşullarında Yapılan GPS Gözlemlerinde Ortam Etkilerinin Araştırılması. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.