Universidade Federal do Ceará
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática

Defesa de Tese de Doutorado – Rubem Vasconcelos Pacelli

Título: Detection and Characterization of Equatorial Ionospheric Scintillation based on GNSS Observations using Convolutional Neural Networks

Data: 31/03/2026
Horário: 09:00
Local: Online

Banca Examinadora:
Felix Dieter Antreich (UFC, Orientador)
Andre Lima Ferrer de Almeida (UFC)
Fazal e Asim (UFC)
Tarcisio Ferreira Maciel (UFC)
Jens Berdermann (DLR)
Michael Joham (TUM)
Sarah Negreiros de Carvalho Leite (ITA)

Resumo:
Receptores de Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS) operando na região equatorial são severamente afetados por cintilação ionosférica, causando rápidas flutuações na amplitude e fase da onda eletromagnética. Para monitorar a atividade de cintilação, receptores comerciais tipicamente fornecem os índices S4 e σΦ, calculados a partir de limiares ad-hoc e técnicas de remoção de tendência. Além da limitação intrínseca de se restringirem a um problema de classificação M-ário, esses métodos de filtragem são conhecidos por mascarar eventos de cintilação.

A presente tese propõe uma mudança de paradigma na caracterização da cintilação ionosférica. Em vez de depender de técnicas de remoção de tendência e limiares pré-estabelecidos, métodos bayesianos recentes são empregados para separar o sinal de cintilação da dinâmica da linha de visada, e novos algoritmos de redes neurais convolucionais são investigados para a tarefa de caracterização. Um modelo simplificado de sinal é derivado e utilizado para gerar séries temporais sintéticas de cintilação com base em dois modelos de cintilação ionosférica: o modelo de cintilação de Cornell e o modelo compacto de cintilação baseado em tela de fase.

A principal contribuição é um novo framework que combina redes neurais convolucionais e mapas de ativação de classe como ferramenta de interpretabilidade post-hoc que destaca as regiões de entrada mais relevantes para a tarefa discriminativa. Essa abordagem torna possível analisar amostras cujas características tendem a ser classificadas como cintilação forte em vez de fraca, e vice-versa, sem estabelecer limiares arbitrários ou recorrer a heurísticas ad-hoc definidas para obter índices de cintilação. Os resultados demonstram acurácia média acima de 89%, o que viabiliza a caracterização da severidade da cintilação em nível de amostra e oferece melhorias significativas em comparação aos métodos tradicionais de classificação baseados em limiares, utilizados em aplicações de monitoramento de cintilação ionosférica.

Palavras-chave: GNSS; caracterização da cintilação equatorial; redes neurais convolucionais; mapas de ativação de classe.