Single Frequency GPS/Galileo Precise Point Positioning Using Un-Differenced And Between-Satellite Single Difference Measurements
Notice bibliographique
Résumé
We develop a new precise point positioning (PPP) model for combined GPS/Galileo single-frequency observations. Both un-differenced and between-satellite single-difference (BSSD) modes are considered. Although it improves the solution availability and accuracy, combining GPS and Galileo observables introduces additional biases that must be modelled. These include the GPS-to-Galileo time offset and the inter-system bias. Additionally, to take full advantage of the Galileo E1 signal, it is essential that its stochastic characteristics are rigorously modelled. In this paper, various sets of GPS and Galileo measurements collected at two stations with short separation were used to investigate the stochastic characteristics of Galileo E1 signal. As a by-product, the stochastic characteristics of the legacy GPS P1 code were obtained and then used to verify the developed stochastic model of the Galileo signal. It is shown that sub-decimeter level accuracy is possible through our single-frequency GPS/Galileo PPP model. As well, the addition of Galileo improves the PPP solution convergence by about 30% in comparison with the GPS-only solution. Furthermore, the performance of BSSD GPS/Galileo PPP model was found comparable to that of the un-differenced counterpart.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».