The nature of GPS differential receiver bias variability: An examination in the polar cap region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While modern GPS receiver differential code bias estimation techniques have become highly refined, they still demonstrate unphysical behavior, namely, notable solar cycle variability. This study investigates the nature of these seasonal and solar cycle bias variabilities in the polar cap region using single‐station bias estimation methods. It is shown that the minimization of standard deviation bias estimation technique is linearly dependent on the user's choice of shell height, where the sensitivity of this dependence varies significantly from 1 total electron content unit (1 TECU = 10 16 el m −2 ) per 4000 km in solar minimum winter to in excess of 1 TECU per 90 km during solar maximum summer. Using an ionosonde, we find appreciable shell height variability resulting in bias variabilities of up to 2 TECU. Comparing northward face Resolute Incoherent Scatter Radar (RISR‐N) measurements to a collocated GPS station, we find that RISR‐derived GPS receiver biases vary seasonally but not with solar cycle. RMS differences between bias estimation methods and observation between 2009 and 2013 were found to range from 2.7 TECU to 3.4 TECU, depending on method. To account for the erroneous solar cycle variability of standard bias estimation approaches, we linearly fit these biases to sunspot number, removing the trend. RMS errors after sunspot detrending these biases are reduced to 1.91 TECU. Also, these ISR‐derived and sunspot‐detrended biases are fit to ambient temperature, where a significant correlation is found. By using these temperature‐fitted biases we further reduce RMS errors to 1.66 TECU. These results can be taken as further evidence of temperature‐dependent dispersion in the GPS cabling and antenna hardware.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».