Development of a 3-D Tomography Approach to Provide Tropospheric Corrections for Use in Network RTK Positioning
Notice bibliographique
Résumé
Global Positioning System (GPS) ranging errors attributed to atmospheric effects must be mitigated for precise positioning applications. Atmospheric models with varying degrees of complexity and input parameters are one method of estimating tropospheric range delay. Range delay models based on precise surface pressure observations can effectively remove the hydrostatic component of this delay to within a few millimeters. A second approach uses meteorological parameters from numerical weather predictions to derive tropospheric corrections. Finally, tomography approaches have been developed to estimate atmospheric delay above GPS networks. In this study, a double-difference tomography technique is used to estimate the 3-D wet refractivity fields over a regional GPS network. The model employs double difference (DD) slant wet delay (SWD) observables derived using MultiRef™, an RTK GPS precise positioning software package. The solution of the wetrefractivity values is non-unique so constraints must be added to strengthen the solution. In this paper numerical weather predictions (NWP) from the Canadian Meteorological Centre’s (CMC) regional Global Environmental Model (GEM) are incorporated into the tomography model as constraints in the least-squares adjustment. The University of Calgary has deployed a network of dual-frequency GPS reference stations across Southern Alberta. Data from July 13 and 14, 2004 are processed to derive DD SWD observables to test the tomography approach. The days are selected as case studies representing calm and stormy weather conditions respectively. The tomography model is assessed with and without NWP input. Ionosphere-free (IF) double difference misclosures are used to assess the self consistency of the tomography model performance. DD SWD estimates are re-created by integrating through the estimated model wet refractivity fields. The misclosures are calculated after 1) applying the MultiRef™ default atmospheric delay model (the Modified Hopfield model); 2) the tomography model fields derived with and without NWP constraints; and 3) using the wet refractivity derived from the NWP fields for voxel constraint values. The performance of the tomography model without using the NWP constraints is found to perform marginally better than when the constraints are applied for both the stormy and calm weather conditions. However, the profiles may not result in a physically realistic solution. Incorporating the GPS observation into the tomography model reduces misclosures by 26 – 29 % during the storm event compared with the Modified Hopfield model.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».