GNSS Observation Generation from Smartphone Android Location API: Performance of Existing Apps, Issues and Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Precise position information available from smartphones can play an important role in developing new location-based service (LBS) applications. Starting from 2016, and after the release of Nougat version (Version 7) by Google, developers have had access to the GNSS raw measurements through the new application programming interface (API), namely android.location (API level 24). However, the new API does not provide the typical GNSS observations directly (e.g., pseudorange, carrier-phase and Doppler observations) which have to be generated by the users themselves. Although several Apps have been developed for the GNSS observations generation, various data analyses indicate quality concerns, from biases to observation inconsistency in the generated GNSS observations output from those Apps. The quality concerns would subsequently affect GNSS data processing such as cycle slip detection, code smoothing and ultimately positioning performance. In this study, we first investigate algorithms for GNSS observations generation from the android.location API output. We then evaluate the performances of two widely used Apps (Geo++RINEX logger and GnssLogger Apps), as well as our newly developed one (namely UofC CSV2RINEX tool) which converts the CSV file to a Receiver INdependent Exchange (RINEX) file. Positioning performance analysis is also provided which indicates improved positioning accuracy using our newly developed tool. Future work finding out the potential reasons for the identified misbehavior in the generated GNSS observations is recommended; it will require a joint effort with the App developers.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».