GPS hassas mutlak konum belirlemede tamsayı belirsizliği çözümlerinin incelenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FURKAN KARLITEPE
Danışman: Bahattin Erdoğan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hassas mutlak konum belirlemede (Precise Point Positioning, PPP) kod ve faz sinyalleri kullanılarak uydu ve alıcı arasındaki mesafe hesaplanır. PPP çözümünde kod-faz ölçüsünün fonksiyonel modeli, uydunun konum bilgisi, uydu-alıcı saati ve tamsayı belirsizliği gibi hata kaynaklarından etkilenir. Tamsayı belirsizliği bağımsız bir hata kaynağı olmayıp FCB (Fractional Cycle Bias) ürünlerinden etkilenir. FCB ürünlerinin kestirilip tamsayı belirsizliğinden ayrılması gerekir. FCB ürünlerinin kestirimi ve belirsizlikten ayrılması PPP-AR (PPP-Ambiguity Resolution) tekniği olarak bilinir. Bu tez çalışması üç aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada WUHAN, CODE, CNES ve JAXA servisleri tarafından sağlanan FCB ürünleri kullanılarak PPP-AR çözümleri gerçekleştirilmiştir. 2022 yılının on günü boyunca 40 uluslararası GNSS servis istasyonundan gözlemler analiz edilmiştir. Sonuç olarak WUHAN servislerinin kısa süreli gözlemlerde diğer servislerden daha hızlı yakınsadığı görülmüştür. İkinci aşamada PPP-AR tekniğinin belirsizlik çözümü, RT-PPP (Real Time PPP) tekniğinin belirsizlik çözümüne göre karşılaştırılmıştır. PPP-AR tekniğinde ise GRG ve WHU servislerinin üretmiş olduğu FCB ürünleri kullanılmıştır. Buna göre GRG ve WHU servislerinin sağlamış olduğu kayıklıklar yakınsama süreleri, epok sayısı ve konum hassasiyetleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Çalışma kapsamında yapılan analizlere göre GRG ve WHU servisleri, Kuzey, Doğu ve Yukarı koordinatlarında ilk 50 epok için 0.05 m yakınsama sağlarken, RT-PPP tekniğinde ilk 2000 epoktan sonra desimetre düzeyinde doğruluğa ulaşılabilmiştir. Son kısımda ise Python'da PPP ve PPP-AR çözümleri gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla 6 TUSAGA-Aktif istasyonu ile FCB değerleri hesaplanmıştır. Uydular için hesaplanan FCB değerleri 4 TUSAGA-Aktif istasyonunda kullanılarak belirsizlik kestirimi yapılmıştır. PPP-AR/SDBS tekniğinin Wide-Lane FCB kestirimi ve Narrow-Lane FCB kestirim aşamasında makine öğrenmesi algoritmaları (Random Forest, SVM: Support Vector Machine, Decision Tree ve K-Nearest Neighbours) ve robust kestirici (Medyan Yöntemi) kullanılmıştır. Bu algoritmalar ile tamsayı belirsizliği başarısı Kuzey, Doğu ve Yukarı koordinat değerleri üzerinden incelenmiştir. Santimetre mertebesinde bütün algoritmalar SDBS'den daha iyi konum doğruluğu üretirken, algoritmalar arası en iyi konum doğruluğu SVM algoritması ile sağlanmıştır. Ayrıca, Medyan ile elde edilen doğruluklar da SDBS ile benzer sonuçlara sahiptir.