Satelliittinavigointisignaalit (GNSS) tarjoavat tarkkaa ja jatkuvaa paikannus-, navigointi- ja ajoituspalvelua kansalaisille. Nämä palvelut ovat välttämättömiä kriittisille infrastruktuureille, kuten osakemarkkinoiden tarkalle ajoitukselle, sähkönsiirrolle, pankki- ja turvallisuusjärjestelmille, ilmailun luotettavalle paikannukselle, langattomalle viestinnälle, pelastushenkilöstön tarkalle paikannukselle (112) ja logistiikkaketjujen sijainnille sekä kuljetukselle.

Tilanteessa jossa GNSS-signaalit eivät ole alueella käytettävissä syntyy katkos kriittisissä palveluissa. Navigointisignaalien laatua tulisi seurata jatkuvasti, jotta Suomi pystyisi kestämään tällaisia massahäiriötä. Mahdolliset poikkeamat tulisi havaita välittömästi, eristää ja ilmoittaa viranomaisille, jotta varmistus tapahtuisi saumattomasti. Tutkimme uusien koneoppimismenetelmien (kuten syväoppiminen) mahdollisuuksia uudistaa GNSS: n tilannetietoisuutta.

Paikkatietokeskus on kehittänyt GNSS-Finland -konseptin signaalin vikojen havaitsemiseksi. Signaalit tallennetaan pysyvillä FinnRef GNSS-tukiasemilla eri puolilla Suomea, jotta voidaan havaita häiriöiden sijaintialue. Käyttämällä GNSS-Finlandilla hankittua massadataa kehitämme täysin uusia syväoppimis (Deep Learning - DL) -menetelmiä lähitulevaisuuden trendien laskemiseksi signaalin poikkeavuuksille, sijaintitietojen jatkuvuuden arvioimiseksi sekä paikka- ja aikatiedon kriittisten virheiden ennustamiseksi. Jos merkittävä häiriö on tapahtumassa lähitulevaisuudessa, väliaikaiset asemat tehostavat valvontaa ja varmuuskopiointivaihtoehdot käynnistyvät taatakseen keskeytyksettömän PNT:n.