Advantages of Uncombined Precise Point Positioning with Fixed Ambiguity Resolution for Slant Total Electron Content (STEC) and Differential Code Bias (DCB) Estimation
Notice bibliographique
Résumé
The determination of slant total electron content (STEC) between satellites and receivers is the first step for establishing an ionospheric model. However, the leveling errors, caused by the smoothed ambiguity solutions in the carrier-to-code leveling (CCL) method, degrade the performance of ionosphere modeling and differential code bias (DCB) estimation. To reduce the leveling errors, an uncombined and undifferenced precise point positioning (PPP) method with ambiguity resolution (AR) was used to directly extract the STEC. Firstly, the ionospheric observables were estimated with CCL, PPP float-ambiguity solutions, and PPP fixed-ambiguity solutions, respectively, to analyze the short-term temporal variation of receiver DCB in zero or short baselines. Then, the global ionospheric map (GIM) was modeled using three types of ionospheric observables based on the single-layer model (SLM) assumption. Compared with the CCL method, the slight variations of receiver DCBs can be obviously distinguished using high precise ionospheric observables, with a 58.4% and 71.2% improvement of the standard deviation (STD) for PPP float-ambiguity and fixed-ambiguity solutions, respectively. For ionosphere modeling, the 24.7% and 27.9% improvements for posteriori residuals were achieved for PPP float-ambiguity and fixed-ambiguity solutions, compared to the CCL method. The corresponding improvement for residuals of the vertical total electron contents (VTECs) compared with the Center for Orbit Determination in Europe (CODE) final GIM products in global accuracy was 9.2% and 13.7% for PPP float-ambiguity and fixed-ambiguity solutions, respectively. The results show that the PPP fixed-ambiguity solution is the best one for the GIM product modeling and satellite DCBs estimation.
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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 | 0,000 |
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 ».