Real Time Precise Point Positioning: Are We There Yet?
Notice bibliographique
Résumé
The concept of Precise Point Positioning (PPP) using Global Navigation Satellite System (GNSS) technology was first introduced in 1976, however it took until the 1990s for PPP to generate interest amongst the greater GNSS community. Over the last two decades, dual-frequency PPP has been extensively researched, culminating in the availability of PPP post-processed correction products from organisations such as the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL), the International GNSS Service (IGS) and Natural Resources Canada (NRCan). With the advent of cost-effective, accurate, Real-Time Kinematic (RTK) positioning provided by an increasing number of Continuously Operating Reference Station (CORS) networks around the world, the focus of PPP has shifted to real-time or near real-time solutions. A real-time or near real-time PPP solution would potentially allow for a viable alternative to RTK solutions in some circumstances. However, several limitations still remain, primarily the long convergence times needed to resolve ambiguities, currently restricting the use of PPP for real-time applications. This paper provides a brief history of the development of real-time PPP and reviews the recent advances made in PPP with an emphasis on the development of a real-time or near real-time 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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».