Moderate Geomagnetic Storm Condition, WAAS Alerts and real GPS Positioning Quality
Notice bibliographique
Résumé
The most significant part of the Wade Area Augmentation System (WAAS) integrity data consists of the User Differential Range Error (UDRE) and the Grid Ionospheric Vertical Error (GIVE). WAAS solutions are not completely appropriate to determine the GIVE term within the entire wade area coverage zone taking in account real irregular structure of the ionosphere. It leads to the larger confidence bounding terms and lower expected positioning availability in comparison to the reality under geomagnetic storm conditions and system outages. Thus a question arises: is the basic WAAS concept appropriate to provide the same efficiency of the integrity monitoring for both “global differential correction (i.e. clock, ephemeris etc)” and “local differential correction (i.e. ionoshrere, troposhpere and multipath)”? The aim of this paper is to compare official WAAS integrity monitoring reports and real positioning quality in US coverage zone (CONUS) and Canada area under geomagnetic storm conditions and system outages. In this research we are interested in comparison between real GPS positioning quality based on one-frequency C/A ranging mode and HAL (VAL) values which correspond to the LP, LPV and LPV200 requirements. Significant mismatch of the information between WAAS integrity data and real positioning quality was unfolded as a result of this comparison under geomagnetic storms and system outages on February, 2011 and June 22, 2015. Based on this result we think that in order to achieve high confidence of WAAS positioning availability alerts real ionospheric measurements within the wide area coverage zone must be involved instead of the WAAS GIVE values. The better way to realize this idea is to combine WAAS solutions to derive “global differential corrections” and LAAS solutions to derive “local differential corrections”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».