Abstract: This study compares in quantitative terms two methods of differential corrections to GPS positioning from the code-based pseudoranges. The differential method calculated from the coordinates (Latitude, Longitude and Altitude), called Position-Domain DGPS, has simple implementation and easy transmission by the correction vector. The second method, called Pseudorange-Domain DGPS has a more elaborate algorithm, focused on the pseudorange correction for each visible satellite, which consumes more processing time and increases the complexity in the transmission of the corrections. Notwithstanding a few variations from this DGPS techniques proposed, this work intends to verify in a numeric way the bias and precision offered by these two well-known methods in different devices and situations, to assess in which context each method would be more advantageous when one what to apply a simple DGPS correction; showing how much is the gain by way of bias the more elaborated method is. The results demonstrate that in favorable conditions, the Position-Domain offered an improvement of approximately 50% in positioning, 35% in dispersion, but without any significant bettering in altimetry or in the maximum values; wile the Pseudorange-Domain method showed 70% in positioning, 75% in precision, 60% for maximum values and numbers close to zero on average altimetry.

Este artigo apresenta uma metodologia de instrumentação e processamento de dados GPS para a obtenção de posicionamento preciso para cabotagem no Brasil. Para isso, um navio porta contêineres foi equipado com um par de receptores GPS (L1/L2) para o rastreio das observáveis no trajeto Santos (SP) - Suape (PE); e seu pós-processamento por Posicionamento por Ponto Preciso (PPP) cinemático. A precisão obtida foi ~23,1 cm. Desprezando os primeiros 60 minutos de rastreio a precisão foi de 8,0 cm. O coeficiente de correlação nas direções dos receptores foi de R²=0,922. Assim, foi possível obter dados precisos sobre a trajetória da embarcação, sua velocidade, aceleração, deriva e amplitude das inclinações. Esta instrumentação é uma etapa de um projeto que visa minimizar as emissões de gases causadores do efeito estufa (GEE) no transporte intermodal de cargas. As informações precisas da dinâmica da embarcação poderão servir como parâmetros de ajuste em modelos de emissão existentes

This paper presents a methodology for GPS instrumentation and data post-processing for precise vessel tracks positioning along the Brazilian coast. In order to reach this aim, a container vessel was equipped with a pair of GPS receivers (L1/L2) for GPS data collection in sea path, from Santos (SP) to Suape (PE). The data were processed using Precise Point Positioning (PPP) methodology. The coordinates accuracy obtained for this path was about 23.1 cm. If the first 60 minutes of data were not used, the accuracy improved to approximately 8.0 cm. The correlation coefficient estimated between the receivers bearing was R² = 0.922. Therefore, it was possible to obtain accurate information about the vessel trajectory and its speed, acceleration, relative drift and the tilt amplitude. This information will be utilized as input parameters of the greenhouse gas emissions (GHG) models previously developed

Uma forma de se prever o conteúdo total de elétrons na direção vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) usando a arquitetura de redes neurais artificiais (RNA) denominada de perceptrons de múltiplas camadas (MLP - MultipLayer Percetrons) é apresentada e avaliada nesta pesquisa. As entradas do modelo foram definidas como sendo a posição dos pontos ionosféricos (IPP - Ionospheric Pierce Point) e o tempo universal (TU), enquanto que a saída é o VTEC. As variações sazonais e de períodos mais longos são levadas em conta através da atualização do treinamento diariamente. Testes foram conduzidos sobre uma área que abrange o Brasil e sua vizinhança considerando períodos de alta e baixa atividade solar. As RNA foram treinadas utilizando informações dos mapas globais da ionosfera (GIM - Global Ionospheric Maps) produzidos pelo serviço internacional do GNSS (IGS - International GNSS Service) das 72 horas anteriores à época de início da previsão. As RNA treinadas foram utilizadas para prever o VTEC por 72 horas (VTEC RNA). Os VTEC RNA foram comparados com os VTEC contidos nos GIM (VTEC GIM). A raiz do erro médio quadrático (RMS) da diferença entre o VTEC GIM e o VTEC RNA variou de 1,4 a 10,7 unidades de TEC (TECU). O erro relativo mostra que a RNA proposta foi capaz de prever o VTEC com 70 a 85% de acerto.

An approach to predict vertical total electron content (VTEC) using multiplayer percetrons (MLP) artificial neural network (ANN) is presented. The models inputs were defined as being the ionospheric pierce point (IPP) positioning and the universal time (UT), while the output is the VTEC. The seasonal and longer period variations of the ionosphere were taken into account by daily training the ANN. Tests were conducted over an area covering Brazil and its vicinity in both high and low solar activity. The ANNs were trained using the previous 72 hours of data from the Global Ionospheric Maps (GIM) produced by the International GNSS Service (IGS). The trained ANNs were used to predict the VTEC to 72 hours (VTEC RNA). Comparisons between VTEC RNA and the VTEC contained into GIM (VTEC GIM) were made. The root mean square (RMS) of the differences between them varied from 1.4 to 10.7 TEC units (TECU). The relative error shows the ANN can correctly predict the VTEC GIM from 70 to 85%.