GPS hassas mutlak konum belirlemede tamsayı belirsizliği çözümlerinin incelenmesi
Investigation of integer ambiguity solutions in GPS precise point positioning
Yazar: FURKAN KARLITEPE
Danışman: PROF. DR. BAHATTİN ERDOĞAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Jeodezi = Geodesy ; Jeodezik gözlem = Geodetic observation ; Küresel konumlandırma sistemleri = Global positioning system

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.

Abstract:
Precise Point Positioning (PPP) uses code and phase signals to calculate the distance between the satellite and the receiver. In PPP, the functional model of the code-phase measure is affected by some error sources such as satellite position information, satellite-receiver clock and integer ambiguity. Integer ambiguity is not an independent error source but is affected by FCB (Fractional Cycle Bias) products. FCB products need to be estimated and separated from integer ambiguity. The estimation of FCB products is known as PPP-AR (PPP-Ambiguity Resolution) technique. This thesis work was carried out in three stages. In the first phase, PPP-AR solutions were performed using FCB products provided by WUHAN, CODE, CNES and JAXA services. Observations from 40 international GNSS service stations during ten days of 2022 were analyzed. As a result, it was observed that WUHAN services converged faster than other services for short time observations. In the second stage, the ambiguity solution of the PPP-AR technique is compared to the ambiguity solution of the RT-PPP (Real Time PPP) technique. In the PPP-AR technique, FCB products produced by GRG and WHU services were used. According to the analyses conducted within the scope of the study, GRG and WHU services provided 0.05 m convergence for the first 50 epochs in the North, East and Up coordinates, while the RT-PPP technique achieved decimeter-level accuracy after the first 2000 epochs. In the last part, PPP and PPP-AR solutions were realized in Python. For this purpose, FCB values were calculated with 6 TUSAGA-Aktif stations. The FCB values calculated for satellites were used in 4 TUSAGA-Aktif stations for ambiguity solution.  In the Wide-Lane FCB estimation and Narrow-Lane FCB estimation phase of the PPP-AR/SDBS technique, machine learning algorithms (Random Forest, SVM: Support Vector Machine, Decision Tree and K-Nearest Neighbors) and robust estimator (Median Method) were used. With these algorithms, the success of integer ambiguity solution was analyzed for North, East and Up coordinate values. While all algorithms produced better position accuracy than SDBS at the centimeter level, the SVM algorithm provided the best position accuracy among the algorithms. In addition, the accuracies obtained with Median are similar to SDBS.