Yapay sinir ağı teknikleri kullanarak, yüzey meteorolojik parametreleri tabanlı, gnss konumlandırma doğruluğunun iyileştirilmesi
Gnss positioning accuracy improvement based on surface meteorological parameters using artificial neural networks
Yazar: AGAB BAKHEET AGAB MOHAMMEDNOUR
Danışman: DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZDEMİR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
YAPAY SİNİR AĞI TEKNİKLERİ KULLANARAK, YÜZEY METEOROLOJİK PARAMETRLERİ TABANLI, GNSS KONUMLANDIRMA DOĞRULUĞUNUN İYİLEŞTİRİLMESİ

Agab Bakheet Agab MOHAMMEDNOUR


Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Doktora Tezi, Temmuz 2020
Danışman: Doç. Dr. Ahmet Turan ÖZDEMİR
ÖZET
Küresel Seyrüsefer Uydu Sistemi (GNSS, Global Navigation Satellite System) teknolojilerinin sürekli gelişmesiyle birlikte, kullanıcıların bu teknolojilere olan bağımlılığı önemli ölçüde artmıştır. Endüstriyel uygulamalardan tarıma veya jeodezik uygulamalarına kadar her yerde değişerek artan talep, kusursuz doğrulukla daha karmaşık ekipman ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Bununla birlikte, bir GNSS alıcısı tarafından alınan sinyal her zaman pek çok farklı hata kaynağı tarafından bozulma riskiyle karşı karşıyadır. Bu sorunlar GNSS konumlandırma doğruluğunu azaltır. En önemli hata kaynaklarından biri  meteorolojik durum parametrelerine dayanan troposfer tabakasında meydana gelen gecikmedir.
Bu tezin amacı, yüzey meteorolojik parametrelerine dayalı olarak GNSS alıcısının bağımsız modu ve Gerçek-Zamanlı Kinematik (RTK, Real Time Kinematic) modunda konumlandırma doğruluğunu geliştirmektir. RTK, konum verilerinin doğruluğunu artırmak için kullanılan bir uydu seyrüsefer tekniğidir. Çoğunlukla meteorolojik durum parametrelerine dayanan troposferik gecikme gibi yerel sinyal kontaminasyonu riski ile karşı karşıyadır. Bu tezde troposfer gecikme etkilerini ortadan kaldırmak için Yapay Sinir Ağı (YSA) tabanlı bir tahminleme tekniği sunulmuştur. Geliştirilen YSA modeli, GNSS alıcısı tarafından elde edilen uydu sayısı ile yüzey meteorolojik parametreleri olan sıcaklık, nem, maksimum rüzgâr hızı, rüzgâr yönü ve basınç kullanılarak eğitilmiştir. Sonuç olarak, YSA modelinin K706 GNSS alıcısının bağımsız modu için hem iki boyutlu (2D) hem de üç boyutlu (3D)  konum doğruluk düzeyini sırasıyla %43,77 ve %19,19 arasında başarılı bir şekilde iyileştirdiği gözlenlenmiştir. K706 GNSS alıcısının RTK modunun konum doğruluğu değeri iki boyut (2D) ve üç boyutta (3D) sırasıyla % 81,77 ve %31,03 arasında gelişim göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: GNSS; RTK; Yapay Sinir Ağları; Konumlandırma Hassasiyeti.

Abstract:
GNSS POSITIONING ACCURACY IMPROVEMENT BASED ON SURFACE METEOROLOGICAL PARAMETERS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Agab Bakheet Agab MOHAMMEDNOUR

Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
PhD Thesis, July 2020
Supervisor: Assoc. Prof. Ahmet Turan ÖZDEMİR

ABSTRACT
With the ongoing development of Global Navigation Satellite System (GNSS) technologies, user's dependence on these technologies has drastically risen. Ranging anywhere from industrial applications to agriculture or geodetic applications, the growing demand has stimulated the need for more sophisticated equipment with seamless accuracy. However the signal received by a GNSS receiver has always faced the risk of contamination by many different sources of error and this issue decreases the GNSS positioning accuracy. One of the most notable errors is the delay that occurs mainly in the troposphere layer which mostly relies on the meteorological condition parameters. 
The objective of this thesis is to improve the K706 GNSS positioning accuracy in the GNSS receiver standalone mode and GNSS Real-Time Kinematic (RTK) mode based on meteorological condition parameters. In this thesis, an Artificial Neural Network (ANN)-based mitigation technique in order to eliminate troposphere delay is presented. Our ANN model was trained using the surface meteorological parameters, temperature, humidity, wind speed, maximum wind direction, and pressure with the number of satellites achieved by a GNSS receiver. As a result, it showed that the ANN model successfully improved both two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) position accuracy level for the standalone mode of the K706 GNSS receiver at 43.77% and 19.19%, respectively, and also the RTK mode of the K706 GNSS receiver the value showed an improvement of 81.77% and 31.03% in two dimensions (2D) and three dimensions (3D), respectively.
Keywords: GNSS; RTK; Artificial Neural Networks; Positioning Accuracy.