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Enregistrement W1894608146 · doi:10.1109/dasc.2015.7311380

Spread spectrum design for aeronautical communication system with radio frequency interference

2015· article· en· W1894608146 sur OpenAlexfundno aff
Gang Wang, Genshe Chen, Dan Shen, Xin Tian, Khanh Pham, Erik Blasch

Notice bibliographique

Revue2015 IEEE/AIAA 34th Digital Avionics Systems Conference (DASC) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésDirect-sequence spread spectrumSpread spectrumFrequency-hopping spread spectrumRician fadingAvionicsCommunications systemFadingComputer networkComputer scienceJammingEngineeringTelecommunicationsElectronic engineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication link maintenance is crucial for aeronautical systems operations. To ensure the reliability, robustness, and security of aeronautical communication links; we investigate various types of interference in aeronautical communication systems, which can be categorized into unintentional and intentional interference. An interference model is built and incorporated into an aeronautical communication link design, where spread spectrum techniques are employed to mitigate the interference effects. To ensure comprehensive communication link quality-of-services, a direct-sequence spread spectrum (DSSS) and frequency-hopping spread spectrum (FHSS) are investigated and compared. Turbo coding is employed in conjunction with DSSS/FHSS for overall interference mitigation and performance evaluations. As a practical use case, the Rician fading channel is evaluated when analyzing the data link performances for three phases of air traffic surface management: taxing, takeoff/landing, and departure/approach scenarios. The results demonstrate consideration for future NextGen avionics designs for security and maintenance of communication links between the aircraft and air traffic control operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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