On Modelling of Second-Order Ionospheric Delay for GPS Precise Point Positioning
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
Recent developments in GPS positioning show that a user with a standalone GPS receiver can obtain positioning accuracy comparable to that of carrier-phase-based differential positioning. Such technique is commonly known as Precise Point Positioning (PPP). A significant challenge of PPP, however, is that about 30 minutes or more is required to achieve centimetre to decimetre-level accuracy. This relatively long convergence time is a result of the un-modelled GPS residual errors. A major residual error component, which affects the convergence of PPP solution, is higher-order Ionospheric Delay (IONO). In this paper, we rigorously model the second-order IONO, which represents the bulk of higher-order IONO, for PPP applications. Firstly, raw GPS measurements from a global cluster of International GNSS Service (IGS) stations are corrected for the effect of second-order IONO. The corrected data sets are then used as input to the Bernese GPS software to estimate the precise orbit, satellite clock corrections, and Global Ionospheric Maps (GIMs). It is shown that the effect of second-order IONO on GPS satellite orbit ranges from 1·5 to 24·7 mm in radial, 2·7 to 18·6 mm in along-track, and 3·2 to 15·9 mm in cross-track directions, respectively. GPS satellite clock corrections, on the other hand, showed a difference of up to 0·067 ns. GIMs showed a difference up to 4·28 Total Electron Content Units (TECU) in the absolute sense and an improvement of about 11% in the Root Mean Square (RMS). The estimated precise orbit clock corrections have been used in all of our PPP trials. NRCan's GPSPace software was modified to accept the second-order ionospheric corrections. To examine the effect of the second-order IONO on the PPP solution, new data sets from several IGS stations were processed using the modified GPSPace software. It is shown that accounting for the second-order IONO improved the PPP solution convergence time by about 15% and improved the accuracy estimation by 3 mm.
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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