Further Characterization of the Time Transfer Capabilities of Precise Point Positioning (PPP): The Sliding Batch Procedure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many national timing laboratories have installed geodetic Global Positioning System receivers together with their traditional GPS/GLONASS Common View receivers and Two Way Satellite Time and Frequency Transfer equipment. Many of these geodetic receivers operate continuously within the International GNSS Service (IGS), and their data are regularly processed by IGS Analysis Centers. From its global network of over 350 stations and its Analysis Centers, the IGS generates precise combined GPS ephemeredes and station and satellite clock time series referred to the IGS Time Scale. A processing method called Precise Point Positioning (PPP) is in use in the geodetic community allowing precise recovery of GPS antenna position, clock phase, and atmospheric delays by taking advantage of these IGS precise products. Previous assessments, carried out at Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica (INRiM; formerly IEN) with a PPP implementation developed at Natural Resources Canada (NRCan), showed PPP clock solutions have better stability over short/medium term than GPS CV and GPS P3 methods and significantly reduce the day-boundary discontinuities when used in multi-day continuous processing, allowing time-limited, campaign-style time-transfer experiments. This paper reports on follow-on work performed at INRiM and NRCan to further characterize and develop the PPP method for time transfer applications, using data from some of the National Metrology Institutes. We develop a processing procedure that takes advantage of the improved stability of the phase-connected multi-day PPP solutions while allowing the generation of continuous clock time series, more applicable to continuous operation/monitoring of timing equipment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle