Optimizing VGOS observations using an SNR-based scheduling approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geodetic and astrometric very long baseline interferometry (VLBI) community is in the process of upgrading its existing infrastructure with the VLBI Global Observing System (VGOS). The primary objective of VGOS is to substantially boost the number of scans per hour for enhanced parameter estimation. However, the current observing strategy results in fewer scans than anticipated. During 2022, six 24-h VGOS Research and Development (R&D) sessions were conducted to demonstrate a proof-of-concept aimed at addressing this shortcoming. The new observation strategy centers around a signal-to-noise (SNR)-based scheduling approach combined with eliminating existing overhead times in existing VGOS sessions. Two SNR-based scheduling approaches were tested during these sessions: one utilizing inter-/extrapolation of existing S/X source flux density models and another based on a newly derived source flux density catalog at VGOS frequencies. Both approaches proved effective, leading to a 2.3-fold increase in the number of scheduled scans per station and a 2.6-fold increase in the number of observations per station while maintaining a high observation success rate of approximately 90 % to 95 %. Consequently, both strategies succeeded in the main objective of these sessions by successfully increasing the number of scans per hour. The strategies described in this work can be easily applied to operational VGOS observations. Besides outlining and discussing the observation strategy, we further provide insight into the resulting signal-to-noise ratios, and discuss the impact on the precision of the estimated geodetic parameters. Monte Carlo simulations predicted a roughly 50 % increase in geodetic precision compared to operational VGOS sessions. The analysis confirmed that the formal errors in estimated station coordinates were reduced by 40 % to 50 %. In addition, Earth orientation parameters showed significant improvement, with a 40 % to 50 % reduction in formal errors. Graphical Abstract
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».