CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS BASED GNSS SIGNAL CLASSIFICATION USING CORRELATOR-LEVEL MEASUREMENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In urban areas, the None-Line-Of-Sight (NLOS) and Multipath (MP) signals are the major issues degrading the GNSS position accuracy. Signal reception type should be identified before correcting the NLOS or MP induced errors. Signal features, i.e., signal strength, change rate of received signal strength, difference between delta pseudo-range and pseudo-range rate, have been explored in signal reception type classification. In this letter, with the aim to improve the signal classification accuracy, we propose a new GNSS NLOS/MP/LOS signals classification method using the correlator-level measurements. Firstly, vector tracking (VT) is employed to generate correlator-level measurements; secondly, a deep learning method, Convolutional Neural Network (CNN), is employed to automatically extract the features and identify the signal reception type, correlators’ outputs calculated at different code phases are employed as the inputs of the CNN. Field test is carried out for assessing the performance of the proposed method, and the CNN method obtains state-of-art performance compared with the K-nearest Neighbors Algorithm (kNN) and Support Vector Machine (SVM) methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».