Native Smartphone Single- and Dual-Frequency GNSS-PPP/IMU Solution in Real-World Driving Scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Global Navigation Satellite System (GNSS) capability in smartphones has seen significant upgrades over the years. The latest ultra-low-cost GNSS receivers are capable of carrier-phase tracking and multi-constellation, dual-frequency signal reception. However, due to the limitations of these ultra-low-cost receivers and antennas, smartphone GNSS position solutions suffer significantly from urban multipath, poor signal reception, and signal blockage. This paper presents a novel sensor fusion technique using Precise Point Positioning (PPP) and the inertial sensors in smartphones, combined with a single- and dual-frequency (SFDF) optimisation scheme for smartphones. The smartphone is field-tested while attached to a vehicle’s dashboard and is driven in multiple real-world situations. A total of five vehicle experiments were conducted and the solutions show that SFDF-PPP outperforms single-frequency PPP (SF-PPP) and dual-frequency PPP (DF-PPP). Solutions can be further improved by integrating with native smartphone IMU measurements and provide consistent horizontal positioning accuracy of <2 m rms through a variety obstructions. These results show a significant improvement from the existing literature using similar hardware in challenging environments. Future work will improve optimising inertial sensor calibration and integrate additional sensors.
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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 | 0,000 |
| 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 découle