Precise GPS Positioning with Low-Cost Single-Frequency System in Multipath Environment
Notice bibliographique
Résumé
Low-cost, single-frequency GPS systems provide economical positioning solutions to many geomatics applications, including GIS and low-accuracy surveying applications. Unfortunately however, the positioning accuracy obtained with those systems is not sufficient for many surveying applications. This is mainly due to the presence of ionospheric delay and multipath. In this research ionospheric delay is accounted for using regional high-resolution ionospheric maps produced by the US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The major remaining constraint and challenging problem is multipath. This is because multipath is environmentally-dependent, difficult to model mathematically and cannot be reduced through differential positioning. This research proposes a new approach to identify multipath-contaminated L1 measurements through wavelet analysis. First, the difference between the code and carrier-phase measurements is estimated, leaving essentially twice the ionospheric delay, multipath and system noise. The ionospheric delay is largely removed by using high-resolution ionospheric delay maps produced by NOAA. The remaining residuals contain mainly low-frequency multipath, if it exists, and high-frequency system noise, which are decomposed using Daubechies family wavelets (db8). A satellite signal is identified as contaminated by multipath based on the standard deviation of the low-frequency part of the residual component. The L1 measurements obtained from the satellites with the lowest multipath are used to compute the final positions using two software packages, namely Trimble Total Control (TTC) and Bernese scientific processing software. The Magellan AC12 low-cost single-frequency GPS receiver was extensively tested in static mode. It is shown that accuracies within 5 cm are routinely obtained for baselines up to 65 km under various multipath environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».