Real-Time GPS/Galileo Precise Point Positioning Using NAVCAST Real-Time Corrections
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».