Improving a Multi-Reference GPS Station Network Method for OTF Positioning in the St. Lawrence Seaway
Notice bibliographique
Résumé
Real time kinematic GPS positioning is able to provide cm-level positioning accuracies, as long as the carrier phase ambiguities are resolved on-the-fly (OTF) to integer values. Classical methods are based on differential positioning using a single fixed reference station located in the vicinity of the rover. The maximum distance allowed between the reference station and user is generally limited by the effects of the atmosphere and orbit. A novel and unique method was developed at the University of Calgary, which uses all available reference stations to optimally generate regional code and carrier phase corrections, which can be transmitted to the user in order to resolve integer ambiguities OTF over the region. One of the major advantages of this method is to increase the coverage under which successful OTF ambiguity resolution is possible. This method has been tested using several data sets collected under various atmospheric conditions in the world. The improvement brought by the method was very good in practically all cases. Further research has been developed at the University of Calgary towards optimizing the method in order to maximize the improvement obtained by it. This new approach, also using least square collocation, separately models the errors into ionospheric, tropospheric and satellite orbital components. An additional effort has been carried out in terms of modeling the ionosphere into directional components, which has shown to be relevant under high ionospheric conditions. Results of the enhanced method are presented using data collected in the St. Lawrence Seaway region, Canada, and compared with the ones obtained modeling the total error in L1 and Wide Lane carrier phases.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».