Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Classification of GNSS SNR data for different environments and satellite orbital information

Rahman Lighari, Rameez UR; Berg, Markus; Salonen, Erkki T.; Pärssinen, Aarno (2017-05-18)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2018073133174.pdf (1.690Mt)
nbnfi-fe2018073133174_meta.xml (33.33Kt)
nbnfi-fe2018073133174_solr.xml (33.07Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.23919/EuCAP.2017.7928672

Rahman Lighari, Rameez UR
Berg, Markus
Salonen, Erkki T.
Pärssinen, Aarno
Institute of Electrical and Electronics Engineers
18.05.2017

R. U. R. Lighari, M. Berg, E. T. Salonen and A. Parssinen, "Classification of GNSS SNR data for different environments and satellite orbital information," 2017 11th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP), Paris, 2017, pp. 2088-2092. doi: 10.23919/EuCAP.2017.7928672

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2017 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.23919/EuCAP.2017.7928672
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2018073133174
Tiivistelmä

Abstract

In this paper, a data classification method for analyzing the aspects of Signal-to-Noise Ratio (SNR) for Global Navigation Satellite System (GNSS) in real conditions is introduced. Different parts of measured environments and the orbital information of satellites are used as criteria for data classification. It consists of: 1) taking fish eye images of measured routes; 2) dividing measured environments into four potential sub environments (open area, forest area, single building blockage, and street canyon); 3) classifying satellites into nine different groups as function of elevation angles; and 4) creating a table containing the information of mean and standard deviation of SNR for different environments and satellite elevation angles. Results show good correlation of SNR’s between same sub environments for different satellite elevation ranges which offer useful insight to regenerate a generalized set of SNR parameters in the laboratory environment for the development of 3D GNSS channel model.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [41631]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen