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Enregistrement W2135860699 · doi:10.1002/j.2161-4296.2003.tb00322.x

On Ultrahigh-Precision GPS Positioning and Navigation

2003· article· en· W2135860699 sur OpenAlexaff
Donghyun Kim, Richard B. Langley

Notice bibliographique

RevueNAVIGATION Journal of the Institute of Navigation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMultipath propagationAmbiguity resolutionGlobal Positioning SystemPhase centerResidualInterplanetary scintillationReliability (semiconductor)Antenna (radio)Real-time computingAlgorithmTelecommunicationsGNSS applicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This paper introduces an ultrahigh-performance GPS positioning and navigation system for gantry crane auto-steering. The system differs from conventional systems in terms of the achievable positioning accuracy and precision. Aside from ambiguity resolution and reliability, many error sources (such as phase wrap-up, antenna phase-center variation, instrumental group delay bias, receiver clock jumps, and residual tropospheric delay.) must be handled precisely to attain ultrahigh-precision positioning solutions. The paper also introduces an optimal interfrequency carrier-phase linear combination of the L1 and L2 measurements that can reduce the effects of quasirandom errors (that is, errors including significant low-frequency components and showing to some extent random behavior over relatively short intervals of time), such as multipath, diffraction, and ionospheric scintillation. A practical approach to estimating realistic receiver system noise is also introduced.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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