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Enregistrement W2596329565

Results and Analysis of Using the MEDLL Receiver as a Multipath Meter

2000· article· en· W2596329565 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan Townsend, Jonathan Wiebe, Andy Jakab

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2000 National Technical Meeting of The Institute of Navigation · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipath propagationDelay spreadRake receiverMultipath mitigationComputer scienceMetreSIGNAL (programming language)Global Positioning SystemElectronic engineeringRemote sensingTelecommunicationsGeographyEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Multipath Estimating Delay-Lock-Loop (MEDLL) is a method for mitigating the effects due to multipath within the receiver tracking loops. Recently the MEDLL receiver was modified to output the multipath parameters, hence the name ‘Multipath Meter’. These parameters include the delay, relative amplitude, and phase of the multipath signal along with the residual values for each correlator. The multipath parameters are estimated by the MEDLL and the residuals indicate the quality estimation process. This paper investigates how the Multipath Meter can be used in real-time monitoring of the GPS signal. Using a GPS simulator the MEDLL receiver is tested to determine how accurately the multipath parameters can be measured. Also, data is collected from an antenna location on the roof of the NovAtel facility at Calgary, Alberta, Canada. Two specific situations are focused on: short delay and long delay multipath. Results show that the Multipath Meter is useful for signal quality monitoring and reference site surveys.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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