Real-Time GPS/Galileo Precise Point Positioning Using NAVCAST Real-Time Corrections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Real-time precise point positioning (PPP) is possible through the use of real-time precise satellite orbit and clock corrections, which are available through a number of organizations including the International GNSS Service (IGS) real-time service (IGS-RTS). Unfortunately, IGS-RTS is only available for the GPS and GLONASS constellations. In 2018, a new real-time service, NAVCAST, which provides real-time precise orbit and clock corrections for the GPS and Galileo constellations, was launched. In this research, the potential performance of real-time PPP which makes use of NAVCAST real-time corrections is analyzed using various static and kinematic datasets. In the static dataset, 24 hours of observations from eight IGS stations in Canada over three different days were utilized. The static results show that the contribution of Galileo satellites can improve the positioning accuracy, with 30%, 34%, and 31% in east, north, and up directions compared to the GPS-only counterparts. In addition, centimeter-level positioning accuracy in the horizontal direction and decimeter-level positioning accuracy in the vertical direction can be achieved by adding Galileo observations. In the kinematic dataset, a real vehicular test was conducted in urban and suburban combined areas. The real-time kinematic GPS/Galileo PPP solutions demonstrate an improvement of about 53%, 45%, and 70% in east, north, and up directions compared to the GPS-only counterparts. It is shown that the real-time GPS/Galileo PPP can achieve a sub-decimeter horizontal positioning accuracy and about meter-level vertical positioning accuracy through the use of NAVCAST real-time corrections.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,003 |
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 découle