Posicionamento relativo em tempo real e pós-processado utilizando microrreceptor GNSS usado em smartphone

dc.contributor.advisor1Costa, Moisés Ferreira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0092254022383752por
dc.contributor.authorOliveira, Gabriel Diniz de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7491717790252850por
dc.contributor.referee1Poz, Willian Rodrigo Dal
dc.contributor.referee2Saatkamp, Eno Darci
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9841561974308117por
dc.date.accessioned2015-03-26T13:28:35Z
dc.date.available2015-03-04
dc.date.available2015-03-26T13:28:35Z
dc.date.issued2014-07-22
dc.description.abstractCom o passar do tempo aumentou a necessidade da população em posicionamento a baixo custo, e por este motivo a procura por aparelhos de navegação tem crescido consideravelmente em todos os níveis de usuários. Destes dispositivos, a população no geral tem maior acesso aos smartphones devido a suas diversas funcionalidades. Os smartphones utilizam de microrreceptor GNSS como principal componente de posicionamento, sendo que sua observável básica é a pseudodistância derivada do código C/A. As fontes de dados para correções GPS estão cada vez mais disponíveis para a comunidade por meio de instituições como o IBGE com a Rede Brasileira de Monitoramento Continuo dos Sistemas GNSS (RBMC). Com isso, tem-se uma maior possibilidade de melhorias na acurácia do posicionamento destes dispositivos com o posicionamento relativo pós-processado e até mesmo em tempo real. Com estas possibilidades e necessidades, este trabalho tem como objetivo o estabelecimento de metodologia que melhore a acurácia no posicionamento de dispositivos móveis que utilizam microrreceptor GNSS, utilizando a estimativa de mínimos quadrados recursiva com a matriz de ganho de Kalman aplicada no posicionamento relativo estático por dupla diferença da pseudodistância em linhas de base curtas. Para verificar a eficácia desta metodologia utilizou-se dados do microrreceptor SiRFstar IV que recebe dados na frequência L1 da constelação GPS. Foram utilizadas as estações de referência da RBMC para o processamento destes dados. Com rastreios de 15 minutos em pontos de coordenadas conhecidas teve-se um desvio médio na componente horizontal das coordenadas planas de 29 centímetros para o pós- processamento e 98 centímetros para o processamento em tempo real, sendo que, para o posicionamento por ponto simples o desvio médio foi de 6 metros. Com isso, concluiu-se que a utilização da metodologia de processamento relativo estático por estimativa dos mínimos quadrados recursiva melhorou a acurácia do posicionamento de forma significativa, onde dispositivos móveis 14que até então eram indicados somente para navegação podem ser utilizados também para mapeamento.pt_BR
dc.description.abstractOver time has increased the need for low cost positioning of the populatio, and for this reason the demand for navigation devices has grown considerably in all levels of users of these devices, the population in general has greater access to smartphones because of its many features. Smartphones using micro GNSS receiver has a main component of positioning, where the pseudorange is its basic observable. The data sources for GPS corrections are increasingly available to the community through institutions as the IBGE with the Brazilian Network for Continuous Monitoring (RBMC). Thus, there is a greater possibility of improvement in accuracy of positioning these devices with the post- processed relative positioning and even in real time. With these possibilities and needs, this study aims the establishment of methodology that improves the accuracy in the positioning devices using micro GNSS receiver with a recursive least squares estimation with the Kalman gain matrix applied in relative positioning static by double difference of pseudorange in short baselines. To verify the effectiveness of this methodology is used SiRFstar IV micro receiver data which receives data only in L1 frequency GPS constellation. Was used reference RBMC stations to process these data. With tracking 15 minutes in known points had a mean deviation in the horizontal component of the plane coordinates 29 cm for post-processing and 98 cm for the real time processing, and, for the single point positioning average deviation was 6 meters. With this, it was concluded that the use of static methods for processing on recursive least squares estimation improves the accuracy of positioning significantly, where mobile devices that were previously given only to navigation may also be used for mapping.eng
dc.description.sponsorship
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Gabriel Diniz de. Relative positioning in real-time and post-processed using GNSS micro receiver used in smartphone. 2014. 123 f. Dissertação (Mestrado em Geotecnia; Saneamento ambiental) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2014.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/3839
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentGeotecnia; Saneamento ambientalpor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.publisher.programMestrado em Engenharia Civilpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSmartphonepor
dc.subjectSistema de posicionamento globalpor
dc.subjectSatélites artificiais em navegaçãopor
dc.subjectSistemas de comunicação móvelpor
dc.subjectSmartphoneeng
dc.subjectGlobal positioning systemeng
dc.subjectArtificial satellites in navigationeng
dc.subjectMobile communication systemseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILpor
dc.titlePosicionamento relativo em tempo real e pós-processado utilizando microrreceptor GNSS usado em smartphonepor
dc.title.alternativeRelative positioning in real-time and post-processed using GNSS micro receiver used in smartphoneeng
dc.typeDissertaçãopor

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