Single-Frequency Precise Point Positioning Using Multi-Constellation GNSS: GPS, GLONASS, Galileo and BeiDou
Notice bibliographique
Résumé
Single-frequency precise point positioning (PPP) presents a cost-effective positioning technique for a large number of users. However, it possesses low positioning accuracy and convergence time compared with the dual-frequency PPP. Single-frequency PPP commonly employs GPS satellite systems that suffer from poor satellite geometry, especially in dense urban areas. We develop a new single-frequency PPP model that combines the observations of current GNSS constellations, including GPS, GLONASS, Galileo and Beidou. The MGEX IGS final precise products are utilized to account for the orbital and clock errors, while the IGS final global ionospheric maps (GIM) model is used to correct for the ionospheric delay. The GNSS inter-system biases are treated as additional unknowns in the estimation process. The con tri bution of the additional GNSS observations to single-frequency PPP is assessed through solution comparison with its traditional GPS-only counterpart. Various GNSS combinations are considered in the assessment, including GPS/GLONASS, GPS/Galileo, GPS/BeiDou and all-constellation GNSS. It is shown that the additional GNSS observations enhance the PPP solution accuracy and convergence time in comparison with the tra di tional GPS-only solution. Except for stations with a sufficient number of tracked BeiDou satellites, both Galileo and BeiDou have marginal effects on the positioning accuracy due to their limited number of satel lites. However, for stations with a sufficient number of visible BeiDou satellites, an average of 40% PPP accuracy improvement is obtained. The major contribution to the PPP accuracy enhancement is obtained from GLONASS satellite observations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».