Regional Computation of TEC using a Neural Network Model
Notice bibliographique
Résumé
Ionospheric refraction is one of the most damaging effects on GPS signal. This effect is proportional to the total electron content (TEC), which is the number of free electrons contained in the ionospheric layer. Once the TEC is known, it is possible to determine the delay caused by the ionosphere on GPS signal. Due to the dispersive characteristic of the ionosphere, the delay is a function of the frequency. Using the observations of two frequencies of a GPS receiver it is possible to compute the TEC value for the local where the receiver is. Single frequency receiver users can use a regional model of TEC, generated by using data from a tracking network of dual frequency receivers. A network of receivers can generate a spatially distributed grid of TEC values. Using this grid it can be created a model from which is possible to estimate a TEC value to any position inside or near the region covered by the tracking network. Once the local TEC value is estimated, it is possible to correct the single frequency receiver observations. In this paper we present a new technique to regional TEC modelling, using a Neural Network approach. This new technique has the capability to predict TEC values derived from a GPS tracking network. Preliminary tests using the new technique indicate an accuracy in the TEC values estimation up to 98 %. In other words we can correct the ionospheric delay by the same amount, due to its direct relationship with TEC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».