MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128307899 · doi:10.1017/s0373463309990154

A Combined GPS/GLONASS Navigation Algorithm for use with Limited Satellite Visibility

2009· article· en· W2128307899 sur OpenAlexafffund
Changsheng Cai, Yang Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Navigation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésGLONASSGlobal Positioning SystemReal Time KinematicVisibilityComputer scienceGNSS applicationsSatelliteSatellite navigationRemote sensingDilution of precisionOffset (computer science)AlgorithmPosition (finance)GeodesyReal-time computingGeographyTelecommunicationsEngineeringMeteorologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Navigation users will significantly benefit from the combined use of GPS and GLONASS due to the improved reliability, availability and accuracy especially in an environment with limited satellite visibility, such as in urban or mountainous areas. But in such situations the visible satellite number is often still insufficient to obtain a position solution even if both GPS and GLONASS measurements are used. This is partly because at least five visible satellites are required to determine a position due to an offset between the timescales of GPS and GLONASS to be solved. In this paper, an algorithm has been proposed to obtain a position solution with only four visible GPS/GLONASS satellites. In addition to the data from IGS stations, an experiment was also conducted to assess the proposed algorithm. The results indicate that using the proposed algorithm with only four GPS/GLONASS satellites a position solution could be obtained at the cost of a slight accuracy loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NavigationMême sujetGNSS positioning and interferenceTravaux en français237 207