Performance Evaluation of the Wide Area Augmentation System for Ionospheric Storm Events
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
Abstract. One of the greatest challenges in developing accurate and reliable satellite-based augmentation systems (SBAS) is modeling of ionospheric effects. Wide area GPS networks are generally sparse (station spacings of 500-1000 km), and ionosphere models can suffer degraded performance in regions where large spatial gradients in total electron content (TEC) exist. Of particular concern for Wide Area Augmentation System (WAAS) users is the feature called storm enhanced density, which is associated with large TEC gradients at mid-latitudes. This effect is a significant source of error in the WAAS correction models. The Canadian GPS Network for Ionosphere Monitoring (CANGIM) consists of three GPS reference stations in western Canada, augmented by two additional sites in the northern United States. In addition to measures of ionospheric activity, WAAS messages are collected continuously at these sites and decoded (post-mission) at University of Calgary. Localization schemes have been developed to compute WAAS ionosphere corrections for any location in North America. In this paper, performance of the broadcast WAAS ionosphere model is quantified through comparison with truth data from over 400 GPS reference stations in North America. WAAS ionosphere model accuracies throughout North America are evaluated for intense storm events, and compared with WAAS Grid Ionosphere Vertical Error (GIVE) bounds. Limitations in the WAAS ionosphere model are identified for enhanced ionospheric activity and, in particular, the storm enhanced density phenomenon. Key words: Ionosphere, WADGPS, WAAS, GPS, positioning, geomagnetic storm 1
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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 | 0,001 | 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