Further Characterization of the Time Transfer Capabilities of Precise Point Positioning (PPP)
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many national timing laboratories (NMIs) have installed geodetic global positioning system (GPS) receivers together with their traditional GPS/GLONASS Common View (CV) receivers and two way satellite time and frequency transfer (TWSTFT) 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 precise 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 tropospheric delays by taking advantage of the IGS precise products. Natural resources Canada (NRCan) has developed software implementing the PPP methodology. A previous assessment of PPP, as a promising time transfer method, was carried out at INRiM (formerly IEN) in 2003 [7], showing better stability over short/medium term than GPS CV and GPS P3 methods. Further analysis was carried out in 2005 [12] where, running continuously for period of up of two weeks, the NRCan PPP software was able to reduce the day-boundary discontinuities, allowing specific time-limited campaigns (PTFs). This paper reports on follow-on work performed at INRiM and NRCan to further characterize the PPP method for time transfer applications, involving some of the National Metrology Institutes considered in 2005. We take advantage of continuous PPP processing to develop a procedure to improve the continuity of solutions and to reduce the solution boundary discontinuities present in the daily PPP results.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».