A study of smoothed TEC precision inferred from GPS measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The availability of a large amount of TEC data derived from dual frequency GPS measurements observed by GPS reference networks provides a great opportunity for ionosphere studies. In order to obtain better accuracy for the derived TEC, a data smoothing technique is usually employed to take advantage of both code pseudorange and carrier phase GPS measurements. The precision of TEC data therefore is dependent on the smoothing approach. However little work has been done to evaluate the precision of the smoothed TEC data obtained from different smoothing approaches. This investigation examines the properties of two popularly used smoothing approaches and develops the closed-form formulas for estimating the precision of the smoothed TEC data. In addition, a previously proposed approximate formula for estimating TEC precision is also evaluated against its closed-form formula developed in this paper. The TEC precisions derived from the closed-form precision estimation formulas for approaches I and II are analyzed in a numerical test. The results suggest that approach II outperforms approach I and the precision of TEC data smoothed by approach II is higher than approach I. For approach I, a numerical test is also conducted to compare the precision difference between the closed-form and approximate formulas for estimating TEC precision. The comparison indicates that TEC derived from the closed-form formula have better precisions than the approximate formula. Analysis also reminds users that extra cautions should be taken when using the approximate formula in order to avoid the precision divergence phenomenon.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».