Sampling Rate Impact on Precise Point Positioning with a Low-Cost GNSS Receiver
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, with the incursion of low-cost GNSS receivers with modern characteristics, it is common to investigate and apply new methodologies and solutions with different receivers of this nature. Based on this fact, the performance of the solution obtained from the low-cost GNSS receiver is evaluated compared to a geodetic grade GNSS receiver at different sampling frequencies for the PPP-static and PPP-kinematic modes. For this, the original RINEX observation files were analyzed and decimated into different sampling rates as 0.1, 0.2, 1, 5, 15 and 30 s with TEQC software. All RINEX files were submitted to the Canadian Spatial Reference System Precise Point Positioning (CSRS-PPP) online service for processing with static and kinematic modes. The PPP-derived coordinates from the low-cost GNSS receiver were compared with the geodetic receiver to evaluate the obtained solution. The results reveal that the behavior of all studied sampling rates from the low-cost GNSS receiver are constant in achieved positioning. In addition, the achieved precision shows that it is recommendable to use a high sampling rate to obtain a cm level in PPP-static mode by using a low-cost GNSS receiver, this mode being the most accurate and potential alternative for structural health monitoring studies, mapping and positioning in urban areas.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».