يعتمد نظام تحديد المواقع العالمي (GNSS) على خدمات الاقمار الصناعية لتوفير توجيه دقيق في التنقل الحضري، ولكن غالبًا ما تكون النتائج غير موثوقة بسبب الظروف المعقدة مثل "الأخاديد الحضرية". رغم أن الأبحاث السابقة في مجال تحسين مخططات العوامل القابلة للاشتقاق (DFGO) قد اقترحت طرقًا لتحسين وزن القياسات، إلا أنها لم تأخذ في الاعتبار أهداف موثوقية التقدير بشكل كامل.

لتجاوز هذه المشكلة، قدم الباحثون تقنية جديدة تُدعى CredibleDFGO (CDFGO)، وهي إطار عمل محسّن لتحسين مخططات العوامل في نظام GNSS، حيث يجعل موثوقية التقارير covariance هدفاً تدريبياً واضحاً.

يعمل "شبكة توليد الوزن" (Weighting Generation Network) على التنبؤ بموثوقية الأقمار الصناعية بشكل فردي، مما يساعد في تقدير الموقع والتقارير اللاحقة بطريقة أكثر دقة. كما تشمل التقنية قواعد تقييم مناسبة تشرف على توزيع التوقعات بشكل شامل، مما يعزز من موثوقية النتائج.

أظهرت التجارب التي أُجريت على ثلاثة مشاهد اختبار في بيئات حضرية تحسينات ملحوظة في موثوقية تقديرات عدم اليقين. كما تحسنت دقة تحديد المواقع في البيئات متوسطة وصعبة، حيث سجلت تقنية CDFGO خفضًا كبيرًا في نسبة الخطأ. فمثلاً، في مشهد Mong Kok الحضري القاسي، تم تقليل الخطأ الأفقي المتوسط من 13.77 مترًا إلى 11.68 مترًا، مما يوضح التحسين الملحوظ في موثوقية البيانات أثناء التنقل في بيئات معقدة.