Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Guest Editorial for the TAES Special Section on Machine Learning Methods for Aerial and Space Positioning and Navigation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43975077" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43975077 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/TAES.2024.3385216" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/TAES.2024.3385216</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TAES.2024.3385216" target="_blank" >10.1109/TAES.2024.3385216</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Guest Editorial for the TAES Special Section on Machine Learning Methods for Aerial and Space Positioning and Navigation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Positioning and navigation plays a significant role in a wide range of fields, such as aerospace, defense, and transportation, especially due to the continuous performance enhancement of the four Global Navigation Satellite Systems (GNSS) [1], [2] and the advent of complementary local positioning systems [3], [4]. Nowadays, requirements on positioning and navigation are becoming stricter in areas such as reliability, accuracy, continuity, complexity, integrability, and safety to enable better location-based services. In many complex and harsh environments, it is still a demanding task (such as for aerial and space vehicles) to generate real-time valid location information and perform the desired navigation, which enables to fulfill the assigned duties [5].

  • Název v anglickém jazyce

    Guest Editorial for the TAES Special Section on Machine Learning Methods for Aerial and Space Positioning and Navigation

  • Popis výsledku anglicky

    Positioning and navigation plays a significant role in a wide range of fields, such as aerospace, defense, and transportation, especially due to the continuous performance enhancement of the four Global Navigation Satellite Systems (GNSS) [1], [2] and the advent of complementary local positioning systems [3], [4]. Nowadays, requirements on positioning and navigation are becoming stricter in areas such as reliability, accuracy, continuity, complexity, integrability, and safety to enable better location-based services. In many complex and harsh environments, it is still a demanding task (such as for aerial and space vehicles) to generate real-time valid location information and perform the desired navigation, which enables to fulfill the assigned duties [5].

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

  • ISSN

    0018-9251

  • e-ISSN

    1557-9603

  • Svazek periodika

    60

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    2494-2499

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85196665812