Estudo da distribuição e autocorrelação das observações GPS

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Luis da Silva, Alberto
• Orientador(a): Maria Costa Romão, Verônica
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Posicionamento Relativo; GPS; Distribuição das observações GPS; Não-Normalidade; Autocorrelação
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/3401

O posicionamento relativo GPS é a técnica mais utilizada atualmente nos levantamentos geodésicos, e uma das mais precisas. Entretanto, considerações realizadas em seus modelos funcionais e estocásticos podem acarretar em precisões superestimadas, ou seja, maiores do que as reais. Dentre essas considerações, duas são objetos de estudo desta pesquisa: a normalidade das observações GPS, e o processo de ruído branco que envolve as observáveis. Portanto, torna-se necessário o estudo da ocorrência desses fatores nas observações GPS, com o objetivo de ajudar no desenvolvimento de novos modelos funcionais e estocásticos. A partir dos resíduos de cada observável obtidos do processamento de uma linha de base GPS utilizando a equação de dupla diferença, realizam-se testes estatísticos que avaliem a hipótese de normalidade da distribuição de cada uma das observáveis, assim como a hipótese de ruído branco para cada série temporal dos resíduos. Para a realização desses testes, foi necessário o desenvolvimento de um programa de processamento GPS que fornecesse descritivamente cada uma das séries residuais. Através dos testes estatísticos foi possível verificar que nem sempre as observações GPS podem ser consideradas como normalmente distribuídas, apresentando comportamentos diferentes para cada uma das observáveis. Além disso, a hipótese de processo de ruído branco foi rejeitada, mostrando a existência de autocorrelação nas observáveis GPS. Daí, surge a necessidade de implementações nos modelos atuais, onde se possam considerar esses dois fatores no processamento das observações GPS