Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Mäkelä, Maija"'
Publikováno v:
In Advances in Space Research 15 October 2022 70(8):2399-2411
Autor:
De Oliveira Marques, Tiago, Mäkelä, Maija, Montloin, Leslie, Lehtola, Terhi, Thombre, Sarang, Lehtola, Ville
Publikováno v:
In Advances in Space Research 15 December 2021 68(12):4794-4805
Autor:
Kotilainen, Mikko, Mäkelä, Maija, Hanhijärvi, Kalle, Olkkonen, Martta-Kaisa, Wallin, Anders, Fordell, Thomas, Kaasalainen, Sanna
Publikováno v:
Kotilainen, M, Mäkelä, M, Hanhijärvi, K, Olkkonen, M-K, Wallin, A, Fordell, T & Kaasalainen, S 2023, Detecting consistent patterns in pseudorange residuals in GNSS timing data . in 2023 International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS) ., 10148921, IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers, 2023 International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), 6/06/23 . https://doi.org/10.1109/ICL-GNSS57829.2023.10148921
The aim of this paper is to reduce the noise level in the time signals of the Global Navigation Satellite Systems (GNSS). This is done by finding patterns in the Common Generic GNSS Timing Transfer Standard (CGGTTS) data, as the pseudorange residuals
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=355e65625b88::f8032d5c8e3ff2049a844ca63a117944
https://cris.vtt.fi/en/publications/76e9e1e8-e654-4df4-a4b6-db1ebd5f7c54
https://cris.vtt.fi/en/publications/76e9e1e8-e654-4df4-a4b6-db1ebd5f7c54
Autor:
Islam, Saiful, Bhuiyan, M. Zahidul H, Pääkkönen, Into, Saajasto, Mika, Mäkelä, Maija, Kaasalainen, Sanna
Man-made threats to Global Navigation Satellite System (GNSS)-dependent infrastructures are constantly evolving as malicious actors strive to stay one step ahead of security safeguards. A GNSS receiver that satisfies a certain standard of resilience
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ed3d4fcf6c2ad49684a99436384c320c
http://hdl.handle.net/10138/359280
http://hdl.handle.net/10138/359280
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this paper, we study machine learning methods for recognizing the motion context of a user of an infrastructure-free navigation system. Motion context is information about whether the user is running, crawling, or lying down, for instance. This ca
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1593::063537be9b70ce242abf00d5e2c6cb84
http://hdl.handle.net/10138/270791
http://hdl.handle.net/10138/270791
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The ionosphere is one of the largest error sources in GNSS-based positioning, causing a delay in the arrival of the navigation signal. There are some existing correction methods, namely the Klobuchar model, the NeQuick G model and SBASs. None of thes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4853::aa53b23e75ee16f58f75e200c0f1e60d