GNSS Space-Time Interference Mitigation and Attitude Determination in the Presence of Interference Signals
Notice bibliographique
Résumé
The use of Space-Time Processing (STP) in Global Navigation Satellite System (GNSS) applications is gaining significant attention due to its effectiveness for both narrowband and wideband interference suppression. However, the resulting distortion and bias on the cross correlation functions due to space-time filtering is a major limitation of this technique. Employing the steering vector of the GNSS signals in the filter structure can significantly reduce the distortion on cross correlation functions and lead to more accurate pseudorange measurements. This paper proposes a two-stage interference mitigation approach in which the first stage estimates an interference-free subspace before the acquisition and tracking phases and projects all received signals into this subspace. The next stage estimates array attitude parameters based on detecting and employing GNSS signals that are less distorted due to the projection process. Attitude parameters enable the receiver to estimate the steering vector of each satellite signal and use it in the novel distortionless STP filter to significantly reduce distortion and maximize Signal-to-Noise Ratio (SNR). GPS signals were collected using a six-element antenna array under open sky conditions to first calibrate the antenna array. Simulated interfering signals were then added to the digitized samples in software to verify the applicability of the proposed receiver structure and assess its performance for several interference scenarios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».