First smartwatch RTK results: performance analysis of instantaneous, single-frequency multi-GNSS cm-level positioning with comparison to Google Pixel 5 smartphones
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the potential of Android-based smartwatch real-time kinematic (RTK) positioning using single-frequency, multi Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) observations, including the L1 GPS, E1 Galileo, B1 BDS and L1 QZSS signals. We evaluate the instantaneous (single-epoch), single-frequency, single-baseline RTK performance under three conditions: (1) zero-baseline with external antenna, (2) short-baseline with external antennas, and (3) short-baseline with internal antennas, all under a stationary setup configuration. The benefit of using the instantaneous RTK model is that it is insensitive to cycle slips. We analyze the smartwatch-to-smartwatch single baseline RTK performance in Dunedin, New Zealand using 4 h of data with a one second measurement interval. No geodetic station is involved in this study, as one of the smartwatches serves as the base station. The tested smartwatches include the Google Pixel Watch 1 (GW1) and the Samsung Galaxy Watch 6 (SW6) that can only collect single-frequency data, and we compare the RTK performance to that of Google Pixel 5 (GP5) smartphones. While using external Trimble Zephyr 2 antennas for the GW1 and SW6 smartwatches, we achieved centimeter-level positioning precisions, with instantaneous integer least squares (ILS) success rates (SR) exceeding 99% for both the zero- and short-baseline data. We found that the RTK performance of both smartwatches is competitive with that of the GP5 smartphones. We also demonstrate that using the internal antennas of the smartwatches results in higher sensitivity to potential multipath effects and poorer GNSS signal quality, thereby reducing the RTK positioning performance. Most importantly, we have shown, for the first time, that one of the smartwatch models can achieve cm-level RTK positioning with a remarkable instantaneous ILS SR exceeding 99% over 4 h of data using the internal smartwatch antennas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».