High Resolution Delay Estimation in Urban GNSS Vehicular Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Multipath propagation causes major impairments to satellite based navigation systems and is often the dominant source of accuracy degradation and a major issue for high precision Global Navigation Satellite System (GNSS) applications. Most of the commonly used time-of-arrival estimation techniques cannot provide the required estimation accuracy in severely dense multipath environments such as urban canyons. In this paper, the Doppler spectrum broadening (Doppler spread) of the fast fading channel (where the rate of the variations of the channel is faster than the symbol rate of the signal) resulting from the motion of the receiver or surrounding objects is employed for the purpose of signal decorrelation for the high-resolution estimation of multipath delays through the subspace-based Multiple Signal Classification (MUSIC) technique. Specifically, delay-domain correlator outputs at different Doppler frequencies will be combined to enhance the rank of the signal autocorrelation matrix. Theoretical simulation and processing results of real data collected in downtown Calgary are presented to compare the performance of the proposed method with the spatial-temporal-diversity based MUSIC technique and a widely available algorithm in commercial GNSS receivers, namely the double-delta correlator technique. The performance metrics are based upon pseudorange and positioning errors. The pseudoranges and positions computed by the proposed techniques are compared to the reference trajectory established using a high precision Inertial Measurement Unit (IMU) .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».