Improvement of OTF-kinematic GPS positioning over long distances using ionospheric regional modelling.
Bibliographic record
Abstract
Des travaux de recherche permettant d'améliorer la méthodologie et les algorithmes de positionnement cinématique GPS précis et fiable sont actuellement menés par une des vingt équipes de recherche faisant partie du programme canadien de réseaux de centres dexcellence en géomatique GEOIDE (La GÉOmatique pour des Interventions et des Décisions éclairées). Dans ce projet, plusieurs axes de recherche sont considérés, à savoir: i) I'amélioration de la modélisation ionosphérique; ii) le positionnement relatif avec plusieurs stations de référence; iii) l'utilisation d'orbites précises en temps réel iv) l'intégration des observations Glonass; et v) la gérance de la communication radio. \n \nLes travaux de recherche initiaux portent sur la résolution fiable et efficace des ambiguïtés de phase afin d'améliorer le positionnement GPS en temps réel requis lors de levés bathymétriques Ceci permettra de bonifier le logiciel déjà développé pour la Garde côtière canadienne (GCC) et contribuera à la modernisation et à la réduction des coûts associés aux opérations bathymétriques. Des résultats sur l'interpolation des délais ionosphériques relatifs sont présentés dans cet article. L'information sur les délais ionosphériques est extraite de stations de référence distantes de 125 km le long du fleuve St-Laurent. Il est démontré que cette approche améliore significativement le taux de succès de la résolution des ambiguïtés des mesures de phase enregistrées par un récepteur GPS embarqué à bord d'un navire de sondage naviguant à mi-chemin entre deux stations de références.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".