Assessment of Galileo High Accuracy Service (HAS) test signals and preliminary positioning performance
Notice bibliographique
Résumé
The Galileo High Accuracy Service (HAS) is a GNSS augmentation that provides precise satellite corrections to users worldwide for free directly through Galileo's E6 signal. The HAS service provides free PPP corrections from the Galileo constellation and the Internet, with targeted real-time 95% positioning performance of better than 20 cm horizontal and 40 cm vertical error after 5 min of convergence time globally and shorter in Europe. The HAS initial service, under validation at the time of writing, provides these capabilities with a reduced performance (based on the current Galileo stations network). Live HAS test signals broadcasted from the Galileo satellites during summer 2022 have been decoded and analyzed. Corrections include Galileo and GPS orbit, clock, and code bias corrections, with SISRE of 10.6 cm and 11.8 cm for Galileo and GPS, respectively. Code bias corrections showed good performance as well, with rms of 0.28 ns, 0.26 ns, and 0.22 ns for Galileo C1C-C5Q, C1C-C7Q, and C1C-C6C, respectively, and 0.20 ns for GPS C1C-C2L. Float PPP positioning performance results show that the combined Galileo and GPS solution can already achieve the HAS full service accuracy performance target and is close in terms of convergence time, with 95% rms of 13.1 cm and 18.6 cm horizontally and vertically, respectively, in kinematic mode, and with a 95% convergence time of 7.5 min. The latter is expected to be improved with the inclusion of satellite phase bias and local atmospheric corrections. With these early Galileo HAS test signals, this preliminary analysis indicates that the HAS full service targets are attainable. Finally, a correction latency analysis is performed, showing that even with latency of up to 60 s, positioning can remain within the targeted HAS accuracy performance.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».