Kinematic Post-processing of Ship Navigation Data Using Precise Point Positioning
Notice bibliographique
Résumé
Seafloor geodetic studies such as Global Positioning System (GPS)-Acoustic experiments often require the measurement platform on the sea surface to be positioned accurately to within a few centimetres. In this paper, we test the utility of Precise Point Positioning (PPP) for this application with two experiments. The first fixed platform experiment is a comparison between three independent processing software packages: Positioning and Navigation Data Analyst (PANDA), Global Navigation Satellite System-Inferred Positioning System and Orbit Analysis Simulation Software (GIPSY-OASIS), and the Canadian Spatial Reference System (CSRS)) and a more accurate solution based on conventional differential processing of a remote GPS station in the Aleutian Islands. The second moving platform experiment is a comparison among the three PPP software packages using 40 hours of ship navigation data collected during theRoger RevelleRR1605 cruise 170 nautical miles southwest of Palau in May 2016. We found the PPP solutions were repeatable to 5·49 cm in the horizontal components and 12·4 cm in the vertical component. This demonstrates not only that PPP is a useful tool for positioning marine platforms in remote locations, but also that modern ship navigation instruments such as the Kongsberg Seapath 330 + are suitable for seafloor geodetic application.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».