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3D Target

GNSS per SMART CITY con Copernicus

Tra i progetti finalisti alla University Challenge del Galileo Masters 2018 spicca quello di Filippo Iodice che mira ad utilizzare i segnali GNSS non solo per il posizionamento utilizzando dati Copernicus nelle Smart City.

Questo progetto applica i segnali GNSS non solo per il posizionamento, ma anche come uno strumento passivo di rilevamento a distanza che utilizza le antenne presenti in tutte le nostre città come hotspot. Utilizzando i dati della missione Copernicus, sarà possibile ricostruire una città da diverse angolazioni. I dati del segnale saranno ottenuti da dispositivi cellulari e macchine a guida automatica.

Ogni singolo utente potrà avere informazioni in qualsiasi momento della giornata e in qualsiasi area del mondo. Grazie all'uso di machine learning, deep learning e reti neurali, il progetto non farà altro che creare una sorta di mondo virtuale in grado di percepire qualsiasi cambiamento nel mondo reale.
I satelliti GNSS trasmettono costantemente segnali radio a terra e parte di questi segnali viene riflessa dalla superficie terrestre. Il ritardo dei segnali riflessi del GNSS riflesso sui percorsi differenziali tra i segnali diretti e riflessi fornirà le informazioni topografiche.

 

Gli altri progetti finalisti della edizione 2018 sono:

Femtosatelliti per determinare la densità termosferica
di Jordi L. Gutiérrez, Carlos Lledó Ardila, Pilar Gil-Pons

La conoscenza della densità della bassa termosfera (100-250 km) è scarsa a causa della scarsità di satelliti in questo strato. Apprendere di più sulla termosfera migliorerebbe la capacità di prevedere il rientro dei satelliti e ottimizzare i relativi modelli fisici, insieme alla comprensione della relazione della termosfera con la ionosfera e la mesosfera.
L'idea propone uno sciame di femtosatelliti sferici (meno di 100 g di massa) per determinare la densità della termosfera inferiore mediante un accelerometro MEMS a bassissimo rumore. I tempi e le posizioni saranno forniti da un ricevitore GNSS MEMS, che sarà anche un sistema di backup per determinare la densità mediante l'analisi dell'evoluzione orbitale. Inoltre, la soluzione include TLE (set di elementi a due righe) affinché i satelliti forniscano un altro mezzo per adempiere alla sua missione. Negli ultimi due casi, la densità sarà una media dei valori reali (punto), che possono essere determinati solo dall'accelerometro.
La forma sferica consentirà l'uso satelliti non stabilizzati, poiché il coefficiente di resistenza non dipenderà dalla posizione. L'elettronica sarà incorporata nell'aerogel per aumentare sostanzialmente il coefficiente balistico.

 

StarSpot: osservare le stelle per tutti!
di Ivan Levkivskyi, Vladyslava Horban, Rafal Stencel, Jens Rasschaert

StarSpot è un'app mobile che semplifica lo starwatching automatizzando il processo di ricerca del posto giusto. La sua caratteristica principale è che raccoglie tutti i dati necessari (come il livello di inquinamento luminoso e la nuvolosità) per stimare i posti migliori mentre si utilizza GNSS per localizzare gli utenti e guidarli lì. StarSpot ha forti legami con l'educazione e la divulgazione dell'astronomia nella  popolazione. Affronta il problema che le persone hanno nel trovare un sito sufficientemente buio per l'osservazione del cielo. Difficoltà come queste fanno perdere interesse ai principianti nell'astronomia.
Invece di perdere tempo con le mappe, i principianti possono utilizzare StarSpot e ottenere un elenco dei migliori spot. Poiché diversi oggetti celesti possono essere visti a diversi livelli di inquinamento luminoso, gli utenti saranno in grado di impostare criteri come il livello di inquinamento luminoso e la distanza. Soprattutto, StarSpot consentirà di valutare e aggiungere spot e utilizzare crowdsourcing per indicare quelli che sono adatti per le persone con disabilità. Non è richiesta alcuna esperienza precedente. L'app può essere utilizzata da astronomi dilettanti e istituti scolastici e potrebbe attrarre altri utenti di smartphone che non fanno ancora parte della comunità di osservazione delle immagini. 

 


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