Questo corso è diviso in tre parti.
Durante la prima parte e introduttiva, viene fornita una panoramica dei sistemi GNSS, segnale, ricevitori, principali osservabili, insieme a una panoramica delle tecniche di telerilevamento e riflettometria GNSS.
Durante la seconda parte, verrà approfondito l'impatto della ionosfera sulla propagazione del segnale GNSS, concentrandosi sia sulla modellazione del ritardo che sulla rivelazione e mitigazione della scintillazione. Verrà approfondito l'uso dei ricevitori GNSS per il monitoraggio e l'analisi ionosferica, introducendo sia tecniche classiche che nuovi paradigmi basati sull'intelligenza artificiale. Verranno mostrati i risultati di recenti progetti di ricerca e campagne di misurazione nelle regioni equatoriali e in Antartide.
Successivamente, durante la terza parte, verrà fornita l'analisi delle tecniche di monitoraggio atmosferico, con particolare attenzione alla troposfera e al multipath atmosferico. Inoltre, saranno svolte dagli studenti attività pratiche relative al posizionamento GNSS considerando una rete di stazioni di riferimento, per applicare quanto studiato durante la prima parte del corso.
This course is divided in three parts.
During the first and introductory part, an overview of GNSS systems, signal, receivers, main observables is provided, along with an overview of remote sensing and GNSS reflectometry techniques.
During the second part, the impact of ionosphere on GNSS signal propagation will be detailed, focusing both on the delay modelling and on scintillation detection and mitigation. The use of GNSS receivers for ionospheric monitoring and analysis will be detailed, introducing both classical techniques as well as new paradigms based on artificial intelligence. Results of recent research projects and measurement campaigns in equatorial regions and in Antarctica, will be shown.
Then, during the third part, the analysis of atmospheric monitoring techniques will be provided, especially focusing on troposphere and atmospheric multipath. Moreover, practical activities related to GNSS positioning considering a network of reference stations will be done by the students, to apply what they have studied during the first part of the course.
Nozioni di fisica di base, nozioni di base di elaborazione numerica dei segnali
Basics of Physics, Digital signal processing fundamentals
I sistemi globali di navigazione satellitare (Global Navigation Satellite Systems - GNSS) come GPS, GLONASS e Galileo sono ampiamente utilizzati per la stima della posizione e per scopi di navigazione. Tuttavia, sono anche fondamentali per un grande numero di applicazioni per scopi scientifici, tra cui il monitoraggio atmosferico e il telerilevamento ambientale.
Una delle principali fonti di errore nel posizionamento GNSS è la propagazione del segnale attraverso l'atmosfera. La proprietà di rifrazione dell'atmosfera ne modifica la velocità di propagazione, inducendo così un ulteriore ritardo nello pseudorange. Se non modellato sufficientemente bene, può portare a errori significativi. Inoltre, durante le tempeste geomagnetiche e alle latitudini equatoriali e polari, la diffrazione del segnale dovuta a irregolarità nella distribuzione degli elettroni porta a rapide fluttuazioni di ampiezza e fase del segnale, chiamate scintillazioni, che portano a errori nelle osservazioni della fase portante.
Invertendo il problema, se il ricevitore GNSS è statico e la sua posizione è nota con elevata precisione, è possibile invertire il problema ed elaborare osservabili GNSS per caratterizzare gli effetti lungo il percorso di propagazione del segnale stimando così le proprietà dell'atmosfera, grazie alla gran numero di satelliti e segnali oggi disponibili.
Inoltre, l'elaborazione del segnale e dei dati dei segnali GNSS riflessi e diffusi dalle superfici terrestri, tramite appositi ricevitori a bordo di satelliti e/o droni, consente di utilizzarli per la caratterizzazione dell'ambiente.
In questo corso, oltre a fornire i fondamenti dei sistemi di navigazione satellitare e dei loro segnali, verranno introdotte le tecniche di elaborazione del segnale e dei dati, per utilizzarli come sorgenti di monitoraggio ambientale.
Queste tecnologie stanno diventando popolari grazie alla loro bassa complessità in diverse applicazioni come la stima dell'umidità del suolo, la gestione dell'acqua nell'agricoltura intelligente o il monitoraggio delle inondazioni.
Global Navigation Satellite Systems (GNSS) such as GPS, GLONASS and Galileo, are widely used for the estimation of position and navigation purposes. However, they are also the backbone of a plethora of applications for scientific purposes, among which as atmospheric monitoring and environmental remote sensing.
One of the major sources of error in GNSS positioning is the signal propagation through the atmosphere. The refractivity property modifies the propagation speed, thus inducing an additional delay in the pseudorange. If not modelled sufficiently well, it can lead to significant errors. In addition, during geomagnetic storms and at equatorial and polar latitudes, signal diffraction due to irregularities in the electron distribution leads to rapid fluctuations of signal amplitude and phase, called scintillations, leading to errors in carrier phase observations.
Reversing the problem, if the GNSS receiver is static and its position is known with high precision, it is possible to invert the problem and process GNSS observables to characterize the effects along the signal propagation path thus estimating the properties of the atmosphere, thanks to the large number of satellites and signals available nowadays.
Furthermore, the signal and data processing of GNSS signals reflected and scattered by ground surfaces, by means of proper receivers on board of satellites and/or drones, allows to use them for the characterization of the environment.
In this course, in addition to providing the fundamentals of satellite navigation systems and their signals, the techniques of signal and data processing will be introduced, in order to use them as sources of environmental monitoring.
These technologies are becoming popular thanks to their low complexity in several applications such as soil moisture estimation, water management in smart agriculture, or flood monitoring.
Modalità mista
Mixed mode
Test a risposta multipla - Presentazione report scritto
Multiple choice test - Written report presentation
P.D.2-2 - Maggio
P.D.2-2 - May
L'esame potrà consistere di un test a risposta multipla o, in alternativa a scelta dello studente, in una tesina su un argomento correlato agli argomenti del corso
The exam may consist of a multiple choice test, or as an alternative based on the student choice, in an essay on a topic related to the course topics