Site Characterization and Multipath Maps Using Zernike Polynomials
Notice bibliographique
Résumé
<p>Receiver antenna calibration plays an important role in precise point positioning (PPP). The correct management of the phase center offset and variations (PCV) and multipath effects can drastically improve the estimation of tropospheric parameters and the stability of the position over short measurement sessions. Correction parameters, to compensate for PCV, are usually computed in laboratory on all the geodetic grade antennas, but they are not available for low-cost apparatus; multipath can be partially mitigated by a robot calibration on site but this is an expensive procedure that is rarely adopted. Multipath staking maps (MPS) using carrier phase observation residuals are a cheap and powerful tool to generate site-specific corrections, effective for reducing both near-field and far-field effects. These maps can be generated by gridding multiple residuals falling in a cell of a pre-determined size. In this work, we propose to compute a set of polynomial coefficients of a Zernike expansion from the residuals of a PPP uncombined least-squares adjustment performed by the open-source goGPS processing software; these coefficients can be later used to synthesize corrections of the observations for the next processing of the target station. In contrast with gridding techniques, this approach allows a to generate smoother corrections and allows a limited automatic extrapolation of the correction values in areas of the sky that were not covered by observations in the set of data used in the calibration phase. The results show that the technique is effective in the modelling of multipath and residual phase center variations allowing a drastic reduction of the undifferenced residuals. Zernike polynomials are a sequence of polynomials orthogonal on the unit disk, vastly used in optics but, to our knowledge, never considered for GNSS applications, their symmetric properties and the circular support area makes them an interesting object of investigation for other possible usages in GNSS processing.</p>
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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 ».