Precise water level measurements using low-cost GNSS antenna arrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We have developed a ground-based Global Navigation Satellite System Reflectometry (GNSS-R) technique for monitoring water levels with a comparable precision to standard tide gauges (e.g. pressure transducers) but at a fraction of the cost and using commercial products that are straightforward to assemble. As opposed to using geodetic-standard antennas that have been used in previous GNSS-R literature, we use multiple co-located low-cost antennas to retrieve water levels via inverse modelling of signal-to-noise ratio data. The low-cost antennas are advantageous over geodetic-standard antennas not only because they are much less expensive (even when using multiple antennas in the same location) but also because they can be used for GNSS-R analysis over a greater range of satellite elevation angles. We validate our technique using arrays of four antennas at three test sites with variable tidal forcing and co-located operational tide gauges. The root mean square error between the GNSS-R and tide gauge measurements ranges from 0.69–1.16 cm when using all four antennas at each site. We find that using four antennas instead of a single antenna improves the precision by 30 %–50 % and preliminary analysis suggests that four appears to be the optimum number of co-located antennas. In order to obtain precise measurements, we find that it is important for the antennas to track GPS, GLONASS and Galileo satellites over a wide range of azimuth angles (at least 140∘) and elevation angles (at least 30∘). We also provide software for analysing low-cost GNSS data and obtaining GNSS-R water level measurements.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».