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Enregistrement W4414858561 · doi:10.36227/techrxiv.175001088.84355523/v1

Doppler-Based Positioning with LEO Satellites: A Survey of Techniques, Challenges, and Opportunities

2025· article· en· W4414858561 sur OpenAlexfundno aff
Qamar Bader, H. Hadj Salem, Haidy Elghamrawy, Aboelmagd Noureldin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSatelliteVisibilityDoppler effectGlobal Positioning SystemLow earth orbitSatellite systemSatellite navigationSIGNAL (programming language)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of Low Earth Orbit (LEO) satellite constellations, such as Starlink and OneWeb, has introduced new possibilities for global positioning, navigation, and timing (PNT) services. LEO satellites, operating at altitudes between 500 km and 2,000 km, offer advantages such as reduced signal latency, stronger signal strength, and more frequent satellite visibility compared to traditional Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Among the various positioning techniques, Dopplerbased positioning has emerged as a promising alternative or complement to GNSS, leveraging the Doppler shift caused by the relative motion between the satellite and receiver. This survey provides a comprehensive review of Doppler-based positioning techniques using LEO satellites, tracing their historical development and examining both single-satellite and multi-satellite methods. Additionally, it explores the challenges and opportunities inherent in using LEO signals for Doppler-based positioning. The paper also highlights recent advancements in the field, including innovative algorithms and the potential for real-time applications.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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