Radar and radio data fusion platform for future intelligent transportation system
Notice bibliographique
Résumé
We present a software-defined data fusion system which integrates both radar (sensing) function and radio (communication) function within a single transceiver platform. In the proposed architecture, the radar mode and the radio mode operate in different time slots. The required modulated waveform is generated with the help of a direct digital synthesizer (DDS) that is able to control signal parameters such as amplitude, frequency and phase with very high resolution. For the radar mode, a specially arranged trapezoidal frequency modulation continuous-wave (TFMCW) modulation scheme is adopted, which combines three time intervals, namely an up-chirp, a constant-frequency period and a down-chirp. As such, range-velocity ambiguity can be resolved. Moreover, a constant-frequency period follows the radar cycle in the transmitted signal, which can be encoded with information data using different modulation schemes such as ASK, FSK, PSK, and some combinations among them. A low-frequency prototype for the 5.9-GHz dedicated short range communication (DSRC) system was designed and prototyped. Both system simulation results and preliminary measurement results have proved the proposed concept. The presented system has demonstrated such advantages as low cost, low complexity, and versatile functionality, which promises to play an important role in the design of future intelligent transportation system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».