High accuracy positioning with low-cost single-frequency GPS system in multipath environments
Notice bibliographique
Résumé
Positioning using low-cost, single-frequency GPS receivers provides an economical solution, but these receivers are subject to biases leading to degradation of the accuracy required. Factors contributing to degradation in the accuracy of low-cost systems are ionospheric delay, multipath, and measurement noise. Unless carefully addressed, these errors distort the ambiguity resolution process, and result in less accurate positioning solutions. However, with the modern hardware improvements, measurement noise is now almost neglibible. Ionospheric delay has been dramatically reduced with the availablity of global or local ionospheric maps produced by various organizations (e.g., International GNSS Service (IGS), and National Oceanic and Atmospheric Administraion (NOAA). The major remaining constraint and challenging problem is multipath. This is because mulitpath is environmentally dependant, difficult to model mathematically, and cannot be reduced through differential positioning. The research proposes a new approach to identify multipath-contaminated L1 measurements. The approach is based on wavelet analysis using Daubechies family wavelets. First, the difference between the code and carrier phase measurements was estimated, leaving essentially twice the ionospheric delay, multipath and system noise. The ionospheric delay is largely removed by using high resolution ionospheric delay maps produced by NOAA. The remaining residuals contain mainly low-frequency multipath, if existed, and high-frequency part of the residual component described above. The L1 measurements obtaines from the staellites with lowest multipath were used to compute the final positions using Trimble Total Control (TTC) and Bernese scientific processing software packages. The AC12 single-frequency GPS receiver was extensively tested in static and kinematic modes. Accuracies within 5 cm was demostrated for baselines up to 65 km under various multipath environments.
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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 | 0,001 |
| 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 ».