A New Asynchronous RTK Method to Mitigate Base Station Observation Outages
Notice bibliographique
Résumé
Real-time kinematic (RTK) positioning is a satellite navigation technique that is widely used to enhance the precision of position data obtained from global navigation satellite systems (GNSS). This technique can reduce or eliminate significant correlation errors via the enhancement of the base station observation data. However, observations received by the base station are often interrupted, delayed, and/or discontinuous, and in the absence of base station observation data the corresponding positioning accuracy of a rover declines rapidly. With the strategies proposed till date, the positioning accuracy can only be maintained at the centimeter-level for a short span of time, no more than three min. To address this, a novel asynchronous RTK method (that addresses asynchronous errors) that can bridge significant gaps in the observations at the base station is proposed. First, satellite clock and orbital errors are eliminated using the products of the final precise ephemeris during post-processing or the ultra-rapid precise ephemeris during real-time processing. Then the tropospheric error is corrected using the Saastamoinen model and the asynchronous ionospheric delay is corrected using the carrier phase measurements from the rover receiver. Finally, a straightforward first-degree polynomial function is used to predict the residual asynchronous error. Experimental results demonstrate that the proposed approach can achieve centimeter-level accuracy for as long as 15 min during interruptions in both real-time and post-processing scenarios, and that the accuracy of the real-time scheme can be maintained for 15 min even when a large systematic error is projected in the U direction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».