The CNES Solutions for Improving the Positioning Accuracy with Post-Processed Phase Biases, a Snapshot Mode, and High-Frequency Doppler Measurements Embedded in Recent Advances of the PPP-WIZARD Demonstrator
Notice bibliographique
Résumé
For many years, the navigation team at the French Space Agency (CNES) has been developing its Precise Point Positioning project. The goal was initially to promote a technique called undifferenced ambiguity resolution. One of the main characteristics of this technique is the capability for a user receiver to perform centimeter-level accuracy in real time. To do so, a demonstrator has been built. Its architecture is composed of three main elements: a correction processing software called the server part, a means to transmit the corrections using standardized messages, and a user software capable of handling the corrections to compute an accurate positioning at the user level. In this paper, we present the recent advances in the CNES precise point positioning demonstrator. They are composed of some evolution of the network of stations and server software, the implementation of the new state space representation standard, a new method for instantaneous ambiguity resolution using uncombined four-frequency signals, its implementation in real-time at the server and the user level, and the use of high-rate Doppler measurements to improve the accuracy of the solution in harsh urban environments. On top of that, the computation of high-accuracy post-processed phase biases with the majority of current GNSS signals supported, compatible with the uncombined method and a new online positioning service to demonstrate the capacity of the user software, is demonstrated.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».