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Enregistrement W4388807706 · doi:10.17794/rgn.2023.4.9

THE PERFORMANCE ANALYSIS OF THE POST-MISSION WEB-BASED STATIC AND KINEMATIC PPP-AR SERVICE

2023· article· en· W4388807706 sur OpenAlexfundaboutno aff
Bilal Mutlu, Serdar Erol, Reha Metin Alkan

Notice bibliographique

RevueRudarsko-geološko-naftni zbornik · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésPrecise Point PositioningGNSS applicationsFloat (project management)Global Positioning SystemGLONASSComputer scienceReal Time KinematicGeodesyKinematicsReal-time computingSatelliteService (business)Satellite systemRemote sensingGeographyTelecommunicationsEngineeringSystems engineeringAerospace engineeringBusinessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of the Precise Point Positioning (PPP) technique has become very advantageous with the development of GNSS positioning technology. It is possible to get highly accurate position information without the need of any reference station data using the PPP technique. However, there are various factors that affect the accuracy of PPP solutions, including the initial phase ambiguity solution type, which can be fixed or float, atmospheric effects, observation length, used satellite systems, and used precise products. The Canadian Spatial Reference System-Precise Point Positioning (CSRS-PPP) service, one of the online PPP services, was updated on October 20th, 2020, and upgraded to version 3, capable of the Ambiguity-Fixed (PPP-AR) solution. Prior to this date, the service had offered the Ambiguity-Float (PPP-Float) solution. In this study, it is aimed to investigate the effect of using different satellite systems (GPS, GPS&GLONASS), length of observation time, static/kinematic processing modes, and initial phase ambiguity solution types on PPP accuracy. The daily observation data of ANKR, ISTA, IZMI, MERS, and KRS1 IGS GNSS stations located within the borders of Türkiye, divided into different sub-sessions (1-hour, 2-hours, 4-hours, 8-hours, and 12-hours) were processed using CSRS-PPP web-based service as PPP-Float before the update and PPP-AR after the update. As a result of the comparison, the combined use of GPS & GLONASS satellite systems instead of using GPS satellites alone has increased horizontal and vertical accuracy in both static/kinematic PPP-Float and PPP-AR solutions. Considering the static solutions, horizontal and vertical position accuracies increase as the observation time increases in both ambiguity solution methods using different constellations. In the case of comparison of the ambiguity solution methods, it was found that the PPP-AR approach offered higher accuracy than the PPP-Float in all solution cases.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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