मारिओस स्मिर्नियोस
पिछले दशकों में विभिन्न त्रुटि स्रोतों के मॉडलिंग में कई प्रगति हुई है जो GNSS संकेतों को पक्षपाती बना रहे हैं और स्थिति सटीकता को कम कर रहे हैं। मानक सुधार मॉडल के संदर्भ में GNSS में अंतिम शेष गैर-मॉडल त्रुटि स्रोत में से एक मल्टीपाथ है। मल्टीपाथ से संबंधित पूर्वाग्रह तब होते हैं जब प्रत्यक्ष संकेत के अलावा, अप्रत्यक्ष संकेत घटक भी प्राप्त करने वाले एंटीना तक पहुँचते हैं। इस कार्य का प्रमुख योगदान GNSS डेटा में मौजूद मल्टीपाथ प्रभावों के लक्षण वर्णन के लिए बंद-रूप अभिव्यक्तियों का निर्माण है। एक समर्पित एल्गोरिथ्म विकसित किया गया है जो पहले उल्लिखित अभिव्यक्तियों का मूल्यांकन करता है और आगे एक सिमुलेशन विश्लेषण में उपयोग किया जाता है। प्रक्रिया के प्रमुख मापदंडों का अनुकरण किया जाता है और परिणामी त्रुटि परिमाण पर उनके प्रभाव की विशेषता बताई जाती है। सैद्धांतिक विकास के साथ-साथ विकसित एल्गोरिथ्म के सत्यापन के लिए एक नियंत्रित प्रयोग किया जाता है और परिणाम वास्तविक और नकली डेटा के बीच तुलना के साथ प्रस्तुत किए जाएंगे। इस प्रकार, यह प्रदर्शित किया जाएगा कि डेटा में मौजूद मल्टीपाथ हस्ताक्षरों को इस नए दृष्टिकोण के साथ पूर्ण उपग्रह चापों के लिए दोहराया जा सकता है। इस अवधारणा का उपयोग स्थिति निर्धारण या जीएनएसएस सुदूर संवेदन अनुप्रयोगों के लिए बहुपथ प्रभावों की मात्रा निर्धारित करने और उनकी विशेषता बताने के लिए किया जा सकता है।