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Enregistrement W2188121349

Effect of additional distance measurements on satellite positioning

2014· article· en· W2188121349 sur OpenAlexaff
Zofia Rzepecka, Jacek Rapiński, Sławomir Cellmer, Adam Chrzanowski

Notice bibliographique

RevueActa Geodynamica et Geomaterialia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsGeodetic datumSatellitePrecise Point PositioningRemote sensingGeodesyGlobal Positioning SystemKinematicsSoftwareComputer scienceDilution of precisionBaseline (sea)Satellite systemReal Time KinematicGeologyAerospace engineeringPhysicsTelecommunicationsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A prototype of pseudlite (PL), a ground based emitter of GPS signals has been developed at the University of Warmia and Mazury and tested from the hardware point of view. It has also been adapted to work with the Javad Alpha GNSS receiver and with an IFEN SX-NSR software receiver. This paper shows results of studies regarding effects of additional pseudolite-like distances on the accuracy of kinematic satellite positioning. At this stage of the research, only simulated observations with various accuracie shave been used in the analyses.These simulated observations are in the form of distances between PL transmitters and two GNSS receivers forming a baseline.These distances are expressed in cycles and treated as phase measurements. They are double differenced with the reference satellite phase measurements and used along with real observations in a uniform functional model to determine the baseline. The pseudolites are going to be used in engineering geodetic applications such as deformation monitoring, where often independent positions between the main observational epochs are required.Thus the developed software works in the kinematic mode. The studies show that the additional observations may help to provide high accuracy of determined positions, but any inaccuracies of these observations affect the results more than similar errors of satellite observations. ARTICLE INFO

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,727

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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