MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255518423 · doi:10.32920/ryerson.14644260.v1

Integration of multi-constellation GNSS precise point positioning and MEMS-based inertial system for precise applications

2021· preprint· en· W4255518423 sur OpenAlexaff
Mahmoud Abd Rabbou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudorangePrecise Point PositioningGNSS applicationsGlobal Positioning SystemComputer scienceInertial navigation systemInertial measurement unitSatellite systemExtended Kalman filterConstellationKalman filterRemote sensingGeodesyInertial frame of referenceGeographyTelecommunicationsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation develops a low-cost integrated navigation system, which integrates multi-constellation global navigation satellite system (GNSS) precise point positioning (PPP) with a low-cost micro-electro-mechanical sensor (MEMS)-based inertial system for precise applications. Both undifferenced and between-satellite single-difference (BSSD) ionosphere-free linear combinations of pseudorange and carrier phase measurements from three GNSS constellations, namely GPS, GLONASS and Galileo, are processed. An improved version of the PF, the unscented particle filter (UPF), which combines the UKF and the PF, is developed to merge the corrected GNSS satellite difference observations and inertial measurements and estimate inertial measurements biases and errors. The performance of the proposed integrated system is analyzed using real test scenarios. A tightly coupled GPS PPP/MEMS-based inertial system is first developed using EKF, which shows that decimeter-level positioning accuracy is achievable with both undifferenced and BSSD modes. However, in general, better positioning precision is obtained when BSSD linear combination is used. During GPS outages, the integrated system shows submeter-level accuracy in most cases when a 60-second outage is introduced. However, the positioning accuracy is improved to a few decimeter- and decimeter-level accuracy when 30- and 10-second GPS outages are introduced, respectively. The use of UPF, on the other hand, reduces the number of samples significantly, in comparison with the traditional PF. Additionally, in comparison with EKF, the use of UPF improves the positioning accuracy during the 60-second GPS outages by 14%, 13% and 15% in latitude, longitude and altitude, respectively. The addition of GLONASS and Galileo observations to the developed integrated system shows that decimeter- to centimeter-level positioning accuracy is achievable when the GNSS measurement updates are available. In comparison with the GPS-based integrated system, the multi-constellation GNSS PPP/MEMS-based inertial system improves the latitude, longitude and altitude components precision by 24%, 41% and 41%, respectively. In addition, the use of BSSD mode improves the precision of the latitude, longitude and altitude components by 23%, 15% and 13%, respectively, in comparison with the undifferenced mode. During complete GNSS outages, the developed integrated system continues to achieve decimeter-level accuracy for up to 30 seconds, while it achieves submeter-level accuracy when a 60-second outage is introduced.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGNSS positioning and interferenceTravaux en français237 207