A robust vector tracking loop structure based on potential bias analysis
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
This paper proposes a robust vector tracking loop structure based on potential bias analysis. The influence of four kinds of biases on the existing two implementations of Vector Tracking Loops (VTLs) is illustrated by theoretical analysis and numerical simulations, and the following findings are obtained. Firstly, the initial user state bias leads to steady navigation solution bias in the relative VTL, while new measurements can eliminate it in the absolute VTL. Secondly, the initial code phase bias is transferred to the following navigation solutions in the relative VTL, while new measurements can eliminate it in the absolute VTL. Thirdly, the user state bias induced by erroneous navigation solution of VTLs can be eliminated by both of the two VTLs. Fourthly, the multipath/NLOS likely affects the two VTLs, and the induced tracking bias in the duration of the multipath/NLOS would decrease the performance of VTLs. Based on the above analysis, a robust VTL structure is proposed, where the absolute VTL is selected for its robustness to the two kinds of initialization biases; meanwhile, the instant bias detection and correction method is used to improve the performance of VTLs in the duration of the multipath/NLOS. Numerical simulations and experimental results verify the effectiveness of the proposed robust VTL structure.
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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 | 0,001 |
| 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