Improved Between-Satellite Single-Difference Precise Point Positioning Model Using Triple GNSS Constellations: GPS, Galileo, and BeiDou
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new dual-frequency precise point positioning (PPP) model, which combines the observations of three different GNSS constellations, namely GPS, Galileo, and BeiDou. Our model is based on between-satellite single-difference (BSSD) linear combination, which cancels out some receiver-related biases, including receiver clock error and non-zero initial phase bias of the receiver oscillator. The reference satellite can be selected from any satellite system GPS, Galileo, and BeiDou when forming BSSD linear combinations. Natural Resources Canada’s GPS Pace PPP software is modified to enable a combined GPS, Galileo, and BeiDou PPP solution and to handle the newly introduced biases. A total of four data sets at four IGS stations are processed to verify the developed PPP model. Precise satellite orbit and clock products from the IGS-MGEX network are used to correct both of the GPS and Galileo measurements. It is shown that using the BSSD linear combinations improves the precision of the estimated parameters by about 25% compared with the GPS-only PPP solution. Additionally, the solution convergence time is reduced to 10 minutes for both BSSD scenarios, which represent about 50% improvement in comparison with the GPS-only PPP solution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».