نبذة مختصرة : Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers ; Im Rahmen dieser Dissertation wurde eine Rekonstruktionstechnik entwickelt, die es erlaubt auf Basis von Signalen der globalen Satellitennavigationssysteme (GNSS) atmosphärische Refraktivitätsfelder mit zeitlich hoher Auflösung zu bestimmen. Der Fokus liegt dabei auf einer verbesserten Modellierung des zeitlich und räumlich variablen Wasserdampfgehaltes in den unteren Schichten der Atmosphäre. Der entwickelte Rekonstruktionsansatz basiert auf dem Prinzip der Tomographie welches heutzutage vor allem in der diagnostischen Medizin eingesetzt wird. Die größten Herausforderungen in der Anwendung auf GNSS Signale liegen in der ungünstigen Beobachtungsgeometrie begründet. Darüber hinaus muss für jede Beobachtung mit hoher Präzision die Laufzeitverzögerung bestimmt und der Signalweg durch die neutrale Atmosphäre rekonstruiert werden. Beides sind die wesentlichen Eingangsdaten für GNSS Tomographie. Auf Basis von Zweifrequenz-GNSS Beobachtungen und erweiterten Auswertestrategien wird die troposphärische Laufzeitverzögerung mit mm bis cm-Genauigkeit geschätzt. Des Weiteren werden die individuellen Bestandteile, aus denen sich die Laufzeitverzögerung zusammensetzt, näher untersucht. Dabei wird auch auf kleinere Effekte, wie hydrostatische Gradienten, den verbleibenden Informationsgehalt in den Beobachtungsverbesserungen, sowie auf die Signalablenkung in der Atmosphäre näher eingegangen. Bleibt die Signalablenkung bei der Rekonstruktion der Signalwege unberücksichtigt können Fehlzuordnungen auftreten, die sich direkt auf die Qualität der Refraktivitätsfelder auswirken. Aus diesem Grund werden verschiedene Strahlenverfolgungsansätze untersucht und ihr Einfluss auf die Rekonstruktion der Signalwege abgeschätzt. Darüber hinaus werden mathematische Verfahren getestet, die bei schlecht konditionierten, inversen Problemen helfen Artefakte zu minimieren, die durch den Rekonstruktionsansatz selbst hervorgerufen werden. Zusätzlich werden Genauigkeitsparameter ...
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