FR 3124604 A1 20221230 FR 2106717 A 20210623 Pour permettre une meilleure cartographie de l’ionosphère, le procédé utilise les récepteurs GNSS bi-fréquences (110) embarqués par des aéronefs (109). Les signaux GNSS (111) sont collectés après avoir traversé l’ionosphère par l’antenne de réception (201) dudit récepteur GNSS. Figure d’abrégé : Fig. 1 Procédé d’Estimation et de Prédiction du Contenu Electronique Total État de la technique antérieure Les communications utilisant les radiofréquences entre la Terre et l’espace sont impactées par les scintillations de l’ionosphère (106) dont les effets dépendent notamment de l’activité solaire. En effet, le Soleil (104) émet des particules de hautes énergies et des radiations (105) qui ionisent une couche de la haute atmosphère appelé thermosphère (un milieu électriquement neutre), c’est ce phénomène d’ionisation qui est à l’origine de l’ionosphère [1] (106). Prédire les variations de l’ionosphère permet d’anticiper l’indisponibilités des communications radio entre la Terre et l’espace ou les erreurs de radionavigation par satellites [2]. Dans le cas de la radionavigation, les satellites GNSS (101) émettent des signaux (102) vers le nadir à destination des utilisateurs (103) équipés de récepteurs qui peuvent déterminer leurs positions par triangulation grâce à l’analyse des signaux émis par au moins quatre satellites [3]. Or les variations de densité de l’ionosphère retardent les signaux (102) émis par les satellites GNSS (101) qui traversent l’ionosphère (107). Le récepteur GNSS de l’utilisateur sur Terre (103) collecte les signaux GNSS incidents (108) et mesure par démodulation des signaux et par corrélation entre ces signaux avec une réplique du signal attendu, la pseudodistance entre sa position et le satellite visible de la constellation GNSS. Le retard de propagation dû à l’ionosphère introduit donc un biais de mesure dans ce procédé de positionnement et donc contribue à l’erreur de navigation [4]. Pour limiter les erreurs de positionnement par satellite, l’homme de l’art mesure la densité de l’ionosphère par comparaison de phases entre deux signaux émis simultanément par un satellite GNSS et reçu par un récepteur capable de collecter simultanément et traiter ces signaux [5]. L’ionosphère est caractérisée par le contenu électronique total qui représente le nombre total d'électrons présents le long d'un tube d’un mètre carré de section. L’ionosphère est caractérisée par des zones électriquement chargées (ions ou électrons), appelé aussi plasma. Lorsque des variations de densité ont lieu dans ce plasma, induites par exemple par les transitions jours/nuits, l’indice de réfraction du milieu évolue selon la formule d’Appleton-Hartee : Avec la densité électronique, la charge d’un électron, la masse d’un électron, la permittivité diélectrique du vide et la la fréquence de l’onde qui se propage dans le milieu. Par conséquent lorsqu’une onde électromagnétique se propage dans le milieu elle est réfractée. Ce phénomène de réfraction dépend de la fréquence de l’onde électromagnétique et induit un retard de propagation, appelé retard ionosphérique, qui modifie la phase de l’onde électromagnétique. A partir de la mesure de phase d’au moins deux signaux émis simultanément et portés sur des fréquences différentes, l’homme de l’art peut estimer l’indice de réfraction et donc la densité électronique de la zone de l’ionosphère traversée par ces signaux [6]. Cependant, l’état de l’art utilise les récepteurs localisés sur les continents. L’ionosphère n’est donc pas caractérisée de manière globale, limitant la précision des services de prédiction du contenu électronique total. Description des figures Modes de réalisation détaillés Pour permettre une meilleure cartographie de l’ionosphère, le procédé utilise les récepteurs GNSS bi-fréquences (110) embarqués par des aéronefs (109). Les signaux GNSS (111) sont collectés après avoir traversé l’ionosphère par l’antenne de réception (201) dudit récepteur GNSS. L’antenne de réception est interfacée (202) avec les circuits de réceptions et de démodulation (203) qui mesurent la phase des signaux sur au moins deux fréquences (par exemple les fréquences GPS L1 et L2). Le circuit de réception et de démodulation date et localise les mesures de phase au moyen d’une solution de navigation connue de l’homme de l’art [7]. Le circuit de réception et de démodulation est interfacé (205) avec un serveur terminal (204) et lui transmet les informations de datation et localisation (206), la mesure de la phase (207) du signal porté par la première fréquence (par exemple L1) et la mesure de la phase (208) du signal porté par la seconde fréquence (par exemple L2). Selon un autre mode de réalisation, le circuit de réception et de démodulation transmet au serveur terminal des mesures de phase de signaux portés sur plus de deux fréquences. Le serveur terminal transmet ces données par liaison sans fil (209) à un second serveur terminal (211) équipé d’une liaison sans fil (210). Selon un autre mode de réalisation, le serveur terminal chiffre ou certifie les données avant de les transmettre. Le second serveur terminal est interfacé à la plateforme ISSAN (213) au moyen d’un réseau (212) (par exemple internet). La plateforme ISSAN agrège les données (301) desdits récepteurs GNSS mais également les indices solaires et géomagnétiques qui traduisent l’activité solaire [Ajouter des références]. Un algorithme de Machine Learning (308) utilise les données agrégées par ISSAN dont les mesures de phases des signaux portés par la première fréquence (305) et les mesures de phases des signaux portés par la seconde fréquence (306) qui sont datées et localisées (304). L’algorithme de Machine Learning est implémenté selon [8]. Dans un autre mode de réalisation, l’algorithme de Machine Learning utilise également les indices solaires (302) et les indices géomagnétiques (303). L’algorithme de Machine Learning estime ou prédit le Contenu Electronique Total (402) selon la localisation et la date (401). La couverture globale des mesures de la densité de l’ionosphère permet d’améliorer l’estimation et la prédiction. Revendiquer l’utilisation des mesures de phases, datées et localisés, de signaux GNSS émis simultanément par une station spatiale et reçus par un aéronef équipé d’un récepteur multi-fréquences pour estimer et prédire le Contenu Electronique Total. Généraliser à d’autres récepteurs GNSS multi-fréquences (Porteurs = navires, voitures, téléphonie, etc). Généraliser à toute station qui émet des signaux sur des fréquences différentes. Généraliser aux émissions de la Terre vers l’espace ou de l’espace vers la Terre. Généraliser l’algorithme de Machine Learning à l’utilisation d’autres indices solaires et géomagnétiques pour améliorer la précision. Bibliographie [1] Bothmer, V., & Daglis, I. A. (2007). Space weather: physics and effects. Springer Science & Business Media. [2] ITU (2019). Recommandation UIT-R P.531-14 : Données de propagation ionosphérique et méthodes de prévision requises pour la conception de réseaux à satellite et de systèmes à satellites [3] Elliott Kaplan and Christopher J. Hegarty. 2017. Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications, Third Edition (3rd. ed.). Artech House, Inc., USA. [4] McGraw, Gary A., Murphy, Tim, Brenner, Mats, Pullen, Sam, Van Dierendonck, A. J., "Development of the LAAS Accuracy Models," Proceedings of the 13th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GPS 2000), Salt Lake City, UT, September 2000, pp. 1212-1223. [5] Michal, Debra P., Klotz, Harold A., Jr., Hoven, Randall M., "A Systems Approach to Ionospheric Delay Compensation," Proceedings of IEEE/ION PLANS 2006, San Diego, CA, April 2006, pp. 275-282. [6] Mannucci, A. J., Wilson, B. D., Yuan, D. N., Ho, C. H., Lindq-Wister, U. J., and Runge, T. F. (1998). A global mapping technique for gps-derived ionospheric total electron content measurements. Radio Science, 33(3) :565–582. [7] E. D. Kaplan and C. J. Hegarty, “Understanding GPS: Principles and Applications,” 3rd Edition, Artech House Inc., Norwood, 2017. [8] Cheng, N.; Song, S.; Li, W. Multi-Scale Ionospheric Anomalies Monitoring and Spatio-Temporal Analysis during Intense Storm. Atmosphere 2021, 12, 215. https://doi.org/10.3390/atmos12020215 - Revendiquer l’utilisation des mesures de phases, datées et localisés, de signaux GNSS émis simultanément par une station spatiale et reçus par un aéronef équipé d’un récepteur multi-fréquences pour estimer et prédire le Contenu Electronique Total. Généraliser à d’autres récepteurs GNSS multi-fréquences (Porteurs = navires, voitures, téléphonie, etc). Généraliser à toute station qui émet des signaux sur des fréquences différentes. Généraliser aux émissions de la Terre vers l’espace ou de l’espace vers la Terre. Généraliser l’algorithme de Machine Learning à l’utilisation d’autres indices solaires et géomagnétiques pour améliorer la précision.