Geri Dön

Global navigasyon uydu sistemleri (GNSS) gözlemlerinden elde edilen ıslak troposfer gecikmesinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Modeling of tropospheric wet delays obtained from global navigation satellite systems (GNSS) observations by artificial neural networks

  1. Tez No: 478598
  2. Yazar: MAHMUT OĞUZ SELBESOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM KOÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

GNSS sinyalleri, troposferden kaynaklanan kırılma etkisiyle doğrusal olmayan ve hafif eğimli bir yol izleyerek yeryüzüne ulaşırlar. Troposfer gecikmesi, ıslak troposfer gecikmesi ve kuru troposfer gecikmesi olarak iki bileşenden oluşmaktadır. Özellikle ıslak troposfer gecikmesinin, su buharı miktarının zamansal ve mekânsal olarak hızlı değişimi sebebiyle kestirilmesi ve enterpolasyonu kuru bileşene göre daha zordur. Islak gecikmenin yeterli doğrulukla kestirilmesi ve enterpolasyonu, GNSS konumlama teknikleri ile elde edilen tüm parametreler için önemli bir sorundur. GNSS ağlarındaki istasyonlar arası mesafeye bağlı olarak, troposferik hatanın enterpolasyonunda yapılan hatalar da büyümektedir. Özellikle gerçek zamanlı konumlama uygulamalarında, ıslak troposfer gecikmesinin enterpolasyonunda yapılan hatalar, 1- 2 cm civarında olmak üzere yükseklik bileşenine yansımaktadır. Bununla beraber, ıslak gecikmenin fonksiyonu olarak elde edilen troposferdeki su buharı miktarı, meteorolojik tahminlerde çok önemli bir bilgidir. Bu sebeple, ıslak troposfer gecikmesinin yüksek doğrulukla enterpolasyonu ile troposferin gerçek zamanlı olarak izlenmesi daha yüksek çözünürlükle ve doğrulukla gerçekleştirilebilir. Bunun yanında, GNSS istasyonunun olmadığı konumda, ıslak gecikmeler çevredeki istasyonlar vasıtasıyla istenilen yere enterpole edilebilir. Tez çalışmasında, ıslak troposfer gecikmesinin enterpolasyonu için geri beslemeli yapay sinir ağları yöntemi (YSA) kullanılmıştır. Analizler, tüm Avusturya'yı kapsayan EPOSA GNSS Ağı'na ait 40 referans istasyonu üzerinde gerçekleştirilmiştir. Islak gecikmenin enterpolasyonu için yapay sinir ağları ile enterpolasyon, enlem, boylam, yükseklik ve meteorolojik parametreler (sıcaklık, basınç, ağırlıklı ortalama sıcaklık, su buharı basıncı) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra bu parametreler yapay sinir ağı modelinden tek tek çıkarılarak 6 farklı yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Çalışmada, geleneksel enterpolasyon yöntemleri olarak lineer enterpolasyon yöntemi ile mesafenin tersi ağırlıklı enterpolasyon yöntemi kullanılmıştır. İstasyonlar arası mesafenin enterpolasyon yöntemleri üzerindeki etkisini araştırmak için, 30 ve 20 istasyona sahip iki ağ oluşturulmuştur. İstasyonlar arası mesafeye bağlı olarak enterpolasyon yöntemlerinin doğruluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, enterpolasyon yöntemleri üzerindeki mevsimsel etkiyi değerlendirmek için kış, ilkbahar ve yaz aylarında analizler yapılmıştır. Enterpolasyon yöntemleri için yapılan istatistiksel analizlere göre, IDW, LIN ve YSA yöntemlerinin ortalama standart sapmaları sırasıyla 12.6 mm, 13.4 mm ve 5.9 mm olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

GNSS signals arrive to the earth by a nonlinear and slightly inclined path with the effect of refraction caused by the troposphere. The troposphere delay of GNSS signal consist of hydrostatic and wet part. In particular, tropospheric wet delay estimation and interpolation are more difficult than dry component due to the rapid temporal and spatial variation of water vapor content. The wet delay estimation and interpolation with sufficient accuracy is an important issue for all parameters obtained by GNSS positioning techniques. The troposphere delay interpolation errors are increasing depend on the distance between the stations in the GNSS networks. Especially in real time positioning applications, errors caused by the interpolation of the wet troposphere delay are reflected in the height component around 1 - 2 cm. Furthermore, the amount of water vapor in the troposphere obtained as a function of the wet delay is a very important information in weather forecast applications. Therefore, real-time monitoring of the troposphere can be achieved with higher resolution and accuracy with accurate interpolation of the wet tropospheric delay. Besides that, in the absence of the GNSS station, wet delays can be interpolated by means of the surrounding stations to the desired location. In the thesis, back propagation artificial neural network (BPNN) method was used to interpolate the wet troposphere delay. Analyses were carried out on 40 reference stations belonging to EPOSA GNSS Network which covers whole Austria. Interpolation of zenith wet delays through artificial neural network were performed by incorporating latitude, longitude, altitude and meteorological parameters (temperature, pressure, weighted average temperature, water vapor pressure). These parameters were then subtracted one by one from the artificial neural network model and 6 different artificial neural networks were created. In the study, as the conventional interpolation methods, the linear interpolation method (LIN) and the inverse weighted interpolation method (IDW) were used. In order to investigate the effect of density on interpolation methods, two networks including 30 reference stations and 20 reference stations were created. Accuracy analysis of interpolation methods with increasing distance were carried out. In addition, analyses were performed at winter, spring and summer in order to evaluate the seasonal effect on interpolation methods. According to the statistical analyses, mean standard deviations of IDW, LIN and BPNN method were found 12.6 mm, 13.4 mm and 5.9 mm, respectively.

Benzer Tezler

  1. Monitoring tropospheric water vapor variations with ppp during severe weather

    Troposferik su buharı değişimlerinin ppp ile kötü hava koşullarında izlenmesi

    ENGİN TUNALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR

  2. Accuracy assessment of polar motion and universal time (UT1) observed by VLBI at sub-diurnal periods

    VLBI ile gün-içi periyotlarda izlenen kutup gezinmesi ve evrensel zamanın (UT1) doğruluk değerlendirmesi

    MEHMET FİKRET ÖCAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Astronomi ve Uzay BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL TEKE

  3. Tusaga-aktif istasyonları kullanılarak iyonosferik parıldama indeksi ile uzay iklim koşulları arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between ionospheric scintillation index and space weather conditions by using cors-tr stations

    YUNUS ARPACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriHarran Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULUKAVAK

  4. GNSS verilerinden hesaplanan elipsoid yüksekliklerinin atmosferik verilerle iyileştirilmesi

    Improving GPS derived elliipsoidal heights using observed meteo data

    SEYİT ALİ YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik BilimleriSelçuk Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERRUH YILDIZ

  5. Geoid modeling by the least squares modified hotine formula using voronoi cell structures

    Voronoi hücre yapıları aracılığıyla hotine integralinin en küçük kareler modifikasyonu ile geoit belirleme

    FATIMA FEYZA SAKİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SERDAR EROL