A comparative analysis of positioning accuracy in web-based GNSS software

Abstract

The process of GNSS data using scientific and commercial software typically requires advanced programming knowledge and paid licenses. To overcome these limitations, various institutions and companies have developed free, web-based GNSS data processing tools. In this study, the performance of several such tools (CSRS-PPP, MagicGNSS, APPS, Trimble-RTX, IBGE-PPP, IGN-PPP, raPPPid, PPPH, AUSPOS, and OPUS) was analyzed considering space weather conditions. GNSS data from five different IGS stations (NOT1, SULP, ANK2, BOR1, MIKL) were processed using both precise point positioning (PPP) and relative positioning methods. To minimize the negative impact of space weather on GNSS observations, a geomagnetically quiet day was selected. The data were analyzed in 6-, 12-, and 24-hour segments, and the resulting coordinates were compared with those derived from relative positioning and SNX files. Results indicated performance differences among the tools, with observation duration significantly affecting accuracy, and PPPH showing larger coordinate discrepancies than others.

Keywords

• GNSS
• Positioning
• PPP
• Space Weather Conditions
• Web-Based Services

Web tabanlı GNSS yazılımlarının konum doğruluğu üzerine karşılaştırmalı incelemesi

Öz

GNSS alıcıları ile toplanan verilerin bilimsel ve ticari yazılımlar ile değerlendirilmesi için iyi bir program bilgisi ve yazılımların belirli bir ücret karşılığında satın alınması gerekmektedir. Bu durumu aşmak amacıyla bazı kurumlar ve firmalar, ücretsiz ve web tabanlı çevrimiçi GNSS değerlendirme yazılımları geliştirmiştir. Bu çalışmada, söz konusu yazılımların (CSRS-PPP, MagicGNSS, APPS, Trimble-RTX, IBGE-PPP, IGN-PPP, raPPPid, PPPH, AUSPOS, OPUS) performansları, uzay iklim koşulları göz önüne alınarak analiz edilmiştir. Beş farklı IGS istasyonuna (NOT1, SULP, ANK2, BOR1, MIKL) ait veriler mutlak (PPP) ve bağıl konumlandırma yöntemleriyle değerlendirilmiş ve uzay iklim koşullarının GNSS ölçüleri üzerindeki olumsuz etkisini ortadan kaldırmak amacıyla uzay iklim koşullarının etkisinin minimum olduğu bir gün seçilmiştir. 6, 12 ve 24 saatlik veri bölümleriyle yapılan analizde, elde edilen koordinatlar web tabanlı bağıl konum belirleme ve SNX dosyasından elde edilen koordinatlar ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, yazılımlar arasında doğruluk farkları gözlenmiş, gözlem süresinin doğruluk üzerinde önemli etkisi olduğu belirlenmiş ve özellikle PPPH yazılımının daha yüksek konum farkları ürettiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• GNSS
• Konum Belirleme
• PPP
• Uzay İklim Koşulları
• Web Tabanlı Yazılımlar

Kaynakça

1. S. Alçay ve H. İ. İmren, OPUS ve AUSPOS Web Tabanlı GPS Değerlendirme Servislerinin Farklı Gözlem Süreleri İçin Doğruluk Performanslarının İncelenmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6 (2), 452-466, 2017. https://doi.org/10.28948/ngumuh.341282
2. M. Güngör, 2022, Uzay İklim Koşullarının Toplam Elektron Yoğunluğu (Tec) Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2022.
3. A.G. Shehata, F.H. Zarzoura, M. El-Mewafi, Precision Comparison For Different GNSS-PPP Solution Using Online Services and Open-source Software Processing, Universal Journal of Civil Engineering, 2 (1), 2023.
4. H. Wang, J.B. Uwineza, & J.A. Farrel, Outlier accommodation for GNSS precise point positioning using risk‑averse state estimation. 2024 American Control Conference, Toronto, ON, Canada, pp. 1373-1379, 2024. doi: 10.23919/ACC60939.2024. 10644650.
5. X. Zhang, Y. Yang, H. Yang, et al. Performance of PPP and PPP-RTK with new-generation GNSS constellations and signals. Satell Navig 6, 17, 2025. https://doi.org/10.1186/s43020-025-00169-6
6. M.F. Elrewiny, F.H. Zarzoura, & M. El-Mewafi, New Online Approach for Real-Time Precise Point Positioning GNSS Processing. Mansoura Engineering Journal, 49 (3), Art No 7, 2023. https://doi.org/10.58491/2735-4202.3176
7. J.R. Vázquez-Ontiveros, J. Padilla-Velazco, J.R. Gaxiola-Camacho, & G.E. Vázquez-Becerra, Evaluation and Analysis of the Accuracy of Open-Source Software and Online Services for PPP Processing in Static Mode. Remote Sensing, 15(8), 2034, 2023. https://doi.org/10.3390/rs15082034
8. F. Başçiftçi, S. Bülbül, Statistical Analysis of the Regional and Global Ionosphere Model on Intense Geomagnetic Storm, Indian J Phys, 97 (12), 3395–3409, 2023.

9. B. Bilgen, C. İnal, ve S. Bülbül, Point Positioning Performance of Trimble-RTX in Different Satellite Combinations, Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10 (4), 941-949, 2022.
10. Z. Wang, G. Yang, R. Huang, M. Li, & M. Zhu, Multi-GNSS Large Areas PPP-RTK Performance During Ionosphere Anomaly Periods. Sensors, 25(7), 2200, 2025. https://doi.org/10.3390/s25072200
11. F. Başçiftçi, An Analysis of the Latest Super Geomagnetic Storm of the 23RD Solar Cycle (May 15, 2005, Dst: –247 nT). Geomagn. Aeron. 61 (Suppl 1), S156–S166, 2021. https://doi.org/10.1134/S0016793 222010029
12. T. Erol, Web Tabanlı CSRS-PPP Uygulamasının Farklı Uydu Sistemleri Üzerindeki Performansı, Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 8 (1), 41-56, 2021.
13. T. Herbert, N.I. Ugochukwu ve R.I. Olatunji, Assessing the Accuracy of Online GNSS Processing Services and Commercial Software on Short Baselines, South African Journal of Geomatics 9 (2), 321–332, 2020.
14. P.D. Oluyori, M.N. Ono, S.O. Eteje, Comparison of OPUS, CSRS-PPP and MagicGNSS Online Post-processing Software of DGPS Observations for Geometric Geoid Modelling in FCT, Abuja, FIG Working Week, 1 (1), 2019.
15. E.G. Özdemir, Bağıl ve Mutlak (PPP) Konum Çözüm Yaklaşımı Sunan Web- Tabanlı Çevrimiçi Veri Değerlendirme Servislerinin Farklı Gözlem Periyotlarındaki Performanslarının Araştırılması, Geomatik Dergisi, 7 (1), 41-51, 2022.
16. S. Alçay, M. Güngör, Investigation of ionospheric TEC anomalies caused by space weather conditions. Astrophys Space Sci 365, 150, 2020. https://doi.org/10.1007/s10509-020-03862-x
17. A.K. Singh, A. Bhargawa, D. Siingh, & R.P. Singh, Physics of Space Weather Phenomena: A Review. Geosciences, 11(7), 286, 2021. https://doi.org/10.3390/ geosciences11070286
18. J. Matzka, C. Stolle, Y. Yamazaki, O. Bronkalla & A. Morschhauser, The geomagnetic Kp index and derived indices of geomagneticactivity. Space Weather, 19(5), e2020SW002641, 2021. https://doi.org/10.1029/ 2020SW002641
19. G. Jerse, & A. Marcucci, Deep Learning LSTM-based approaches for 10.7 cm solar radio flux forecasting up to 45-days. Astronomy and Computing, 46, Art No. 100786, 2024. https://doi.org/10.1016/j.ascom.2024. 100786
20. M. Ulukavak, M.Yaçınkaya, Uzay İklim Koşullarının İyonosferik Toplam Elektron İçeriği (Tec) Değişimlerine Etkisinin Araştırılması, 8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu, 19-21 Ekim 2016.
21. M. Menvielle, and A. Berthelier, The K-Derived Planetary Indices: Description Availability, Reviews of Geophysics, 29, 415-432, 1991.
22. İ. Köz, İyonosferik Anomalilerin GNSS ile Belirlenmesi ve Deprem Öncülü Olarak İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Konya Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Türkiye, 2022.
23. M. Ulukavak, Ekvatoral ve Orta Kuşak Depremleri ile İyonosferik Tec Anomalileri Arasındaki İlişkinin Araştırılması, Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2016.
24. N.B. Xiang, Z.J. Ning, & F.Y. Li, Temporal Evolution of the Rotation of the Interplanetary Magnetic Field Bx, By, and Bz Components. The Astrophysical Journal, 896, (1), 2020. doi 10.3847/1538-4357/ab91bc