Evaluation of the ionospheric corrections generated by smartphone and application to PPP-RTK
Notice bibliographique
Résumé
The ionospheric delay is a major error source in the Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning, and its accurate estimation is essential for Precise Point Positioning Real-Time Kinematic (PPP-RTK). Traditionally, ionospheric delay estimation relies on a network of permanently deployed high-end geodetic GNSS receivers, which are costly and thus inaccessible for most consumer applications. Moreover, this approach is limited by the sparse spatial distribution and low temporal resolution of the network, leading to significant estimation errors in uncovered environments.On the other hand, due to the global density and accessibility of low-cost GNSS receivers, such as smartphones, there is a strong demand to develop new methods for precise ionospheric delay estimation using them. Moreover, multi-frequency and multi-constellation GNSS chipsets are now embedded in smartphones including carrier phase observations essential for precise positioning. These advances support the investigation and development of new methods to enable precise real-time GNSS positioning even using smartphones. However, few studies have focused on the application and evaluation of such methods for PPP-RTK positioning.Therefore, this study aims to develop methods to estimate ionospheric effects using low-cost GNSS receivers and demonstrate that it can provide reliable ionospheric corrections. Additionally, we evaluated ionospheric corrections using two real-time satellite orbit, clock, and code bias products, namely the satellite-based BeiDou PPP-B2b and ground-based Centre National d’Etudes Spatiales (CNES). First, the ionospheric delay estimates generated by a single reference smartphone with uncombined PPP and quality control measures based on solution separation testing is evaluated using of the real-time satellite orbit, clock, and code bias products from BeiDou PPP-B2b and CNES, respectively. Next, the generated ionospheric delay from two correction models is compared to that produced by a high-end geodetic receiver. Finally, the generated ionospheric corrections are applied to single-station-based PPP-RTK to assess its positioning performance under kinematic conditions. A field test was conducted using two Google smartphones on April 7, 2024, in Calgary. We expect to achieve decimeter-level slant ionospheric corrections accuracy compared to geodetic receiver with the two correction models used. Additionally, the positioning accuracy is expected to approach that of PPP-RTK results using geodetic receivers as base stations, significantly outperforming float PPP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».