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Enregistrement W2908857189 · doi:10.1029/2018ja025759

Determination of the Refractive Contribution to GPS Phase “Scintillation”

2019· article· en· W2908857189 sur OpenAlexafffund
Anthony M. McCaffrey, P. T. Jayachandran

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNew Brunswick Innovation FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArmstrong Foundation
Mots-clésScintillationRefractive indexScintillometerGlobal Positioning SystemOpticsGPS signalsPhase (matter)SIGNAL (programming language)PhysicsRefractionAssisted GPSTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As L‐band radio waves travel through the ionosphere, such as those transmitted by the Global Positioning System (GPS) satellites, changes in the electron density along the ray path may induce refractive and/or diffractive variations in the signal's phase; where refractive variations are deterministic and diffractive variations are stochastic. Typically, the refractive component of these variations is thought to be slow varying, associated with frequencies less than 0.1 Hz. Therefore, if the refractive contribution is assumed to be associated with frequencies less than 0.1 Hz, the frequencies greater than 0.1 Hz are then assumed and treated as diffractive. These variations are usually referred to as scintillation. In scintillation studies the deterministic refractive variations are very often ignored. We propose that rapid changes in the electron density, and therefore changes in the refractive index along the ray path of the GPS signal, can induce dominantly refractive variations at frequencies greater than 0.1 Hz. The increased drift speeds observed in the high‐latitude region create conditions suitable for these high‐frequency refractive variations; the GPS ray path will sweep through large‐scale irregularities at higher speeds, resulting in high‐frequency refractive variations. Using recent advances in GPS, most importantly an improved signal tracking technique, we present examples of rapid refractive variations in the GPS signal's phase. These high‐frequency variations are shown to be refractive using a combination of techniques, one adapted from a previous technique used for the low‐frequency refractive contributions and a new technique only possible with advances in GPS tracking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations86
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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