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World File Search System模糊度
PPP/PPP-RTK 服务提供商报告
传统 RTK（实时动态）是一种基于 OSR 的方法，需要本地参考站的载波相位和伪距校正（或测量）。它提供几乎瞬时的收敛和厘米级定位精度；然而，它在可扩展性方面存在重大缺陷，因为 RTK 用户需要附近的站点。在 PPP 领域，为了本报告的目的，做了一些区分。PPP 被定义为一种基于 SSR 的方法，只需要校正空间信号误差（轨道、时钟、代码偏差）[1]。传统 PPP 具有可扩展性的巨大优势；然而，它的巨大挑战是收敛时间比 RTK 慢，通常用于估计各个误差贡献的状态，而这对于 RTK 来说不是必需的。PPP 的一个核心特征是估计载波相位测量模糊度。为了将模糊度解为整数，除了上述 PPP 校正（轨道、时钟、代码偏差）之外，PPP 算法还需要卫星载波相位偏差。模糊度解析技术可以实现更高的精度和更快的收敛速度。允许具有相位偏差的 PPP 将被称为 PPP-AR（模糊度解析）。在本报告中，我们还将 Fast-PPP 定义为一种为 PPP 提供本地或区域电离层校正的服务，同样可以实现更快的收敛速度。如果该服务同时提供精确的电离层和对流层校正，允许完全校正大气误差，则将其定义为 PPP-RTK，它提供几乎即时的收敛和厘米级精度，但比 PPP 消耗更多的带宽。
NEO-M8P - Mugin 无人机
在默认配置下，NEO-M8P 流动站将尝试根据收到的校正数据提供最佳定位精度。一旦收到 RTCM 3 消息的输入流，它将进入 RTK 浮动模式。一旦流动站解决了载波相位模糊度，它将进入 RTK 固定模式。当流动站处于 RTK 固定模式时，相对精度可以预期精确到厘米级。通常需要至少 2 分钟，流动站才能解决载波模糊度并从 RTK 浮动模式转到 RTK 固定模式。此时间段的长度称为收敛时间。
要素 1 2024 年工作计划
创新/任务描述：该活动将涵盖因子图优化的应用，以改善不同用户场景中基于传统 KF 的解决方案和模糊度解析获得的性能，特别是：a) 当利用不同接收机等级（从高端到低质量/大众市场智能手机/物联网应用的接收机）的 GNSS 可观测量时，并且没有其他传感器的数据；b) 当用于将 GNSS 与其他传感器（不同类型和等级，包括但不限于惯性传感器）集成时；以及 c) 在不同用户条件下，包括城市和室内环境中典型的恶劣传播场景。所提供的好处将根据真实的现场测量活动和来自商业/大众市场接收机的可观测量进行评估。
使用深度卷积精炼自动编码 Alpha GAN 增强 3D 大脑环境的数据
摘要 —基于学习的方法代表了路径规划问题的最新技术水平。然而，它们的性能取决于可用于训练的医学图像的数量。生成对抗网络（GAN）是无监督神经网络，可用于合成逼真的图像，避免对原始数据的依赖。在本文中，我们提出了一种创新类型的 GAN，即深度卷积精炼自编码 Alpha GAN，它能够通过学习数据分布从随机向量成功生成 3D 脑磁共振成像 (MRI) 数据。我们将变分自编码 GAN 与代码鉴别器相结合，解决了共模崩溃问题并降低了图像模糊度。最后，我们在生成器网络中串联了一个精炼器，以平滑图像的形状并生成更逼真的样本。我们使用生成的图像与真实图像之间的定性比较来测试模型的质量。我们还利用多尺度结构相似性度量、最大平均差异和并集交集三个指标进行了定量分析。最终结果表明，我们的模型可以成为解决基于学习的方法所需的医学图像短缺问题的合适解决方案。