Performance analysis of NOAA tropospheric signal delay model
Notice bibliographique
Résumé
Tropospheric delay is one of the dominant global positioning system (GPS) errors, which degrades the positioning accuracy. Recent development in tropospheric modeling relies on implementation of more accurate numerical weather prediction (NWP) models. In North America one of the NWP-based tropospheric correction models is the NOAA Tropospheric Signal Delay Model (NOAATrop), which was developed by the US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Because of its potential to improve the GPS positioning accuracy, the NOAATrop model became the focus of many researchers. In this paper, we analyzed the performance of the NOAATrop model and examined its effect on ionosphere-free-based precise point positioning (PPP) solution. We generated 3 year long tropospheric zenith total delay (ZTD) data series for the NOAATrop model, Hopfield model, and the International GNSS Services (IGS) final tropospheric correction product, respectively. These data sets were generated at ten IGS reference stations spanning Canada and the United States. We analyzed the NOAATrop ZTD data series and compared them with those of the Hopfield model. The IGS final tropospheric product was used as a reference. The analysis shows that the performance of the NOAATrop model is a function of both season (time of the year) and geographical location. However, its performance was superior to the Hopfield model in all cases. We further investigated the effect of implementing the NOAATrop model on the ionosphere-free-based PPP solution convergence and accuracy. It is shown that the use of the NOAATrop model improved the PPP solution convergence by 1%, 10% and 15% for the latitude, longitude and height components, respectively.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».