Improved Tropospheric Delay Estimation for Long Baseline, Carrier-Phase Differential GPS Positioning in a Coastal Environment
Notice bibliographique
Résumé
Long baseline, carrier-phase differential GPS positioning in a coastal environment poses unique challenges. It is well known that differential GPS positioning results degrade as baseline length increases due to several sources of error, including the error introduced by differential troposphere. The effect of the troposphere on GPS has been extensively discussed by numerous researchers, either by comparing the resolution of tropospheric prediction models or by assessing the tropospheric delay directly on GPS measurements and results. In order to improve the estimation of tropospheric delay in the coastal environment, a project has been undertaken by the University of New Brunswick (UNB) and the University of Southern Mississippi (USM). The project includes extensive GPS and meteorological data collection in the Bay of Fundy in Canada. The goal of the research is to examine methods for improving tropospheric delay estimation by employing various sources of data. This includes the use of surface meteorological parameters and Numerical Weather Prediction (NWP) model data. For this research, NWP data are accessed from the Canadian Meteorological Centre’s (CMC) regional model and from the National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA) tropospheric delay product. Tropospheric delays modelled from the NWP model data are compared with those from global prediction models. Results in this paper will demonstrate the effect of using surface meteorological data and NWP model data to estimate the tropospheric delay in a coastal environment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».