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Enregistrement W1972519927 · doi:10.1109/isplc.2012.6201336

Channel characterization for power line communication in a hybrid electric vehicle

2012· article· en· W1972519927 sur OpenAlexaff
Nima TaheriNejad, Roberto Rosales, Lutz Lampe, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower-line communicationData transmissionChannel (broadcasting)Transmission (telecommunications)Communications systemElectric vehicleComputer scienceAutomotive engineeringMaximum power transfer theoremElectrical engineeringLine (geometry)Electric power transmissionFocus (optics)ElectricityEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's electric and conventional combustion engine vehicles, data communication between electronic control units is accomplished by sending communication signals over dedicated wires. The space requirement, weight, and installation costs for these wires can become significant, especially in electric vehicles (EVs) of the future, which are highly sophisticated electronic systems. The concept of reusing existing electricity wires, which are needed to power electronic components, for data communication, i.e., vehicular power line communications (V-PLC), is thus a promising means to reduce the amount of dedicated wiring and/or establish redundant communication buses especially for EVs. Previous work on V-PLC has mostly focused on combustion engine vehicles. In this paper, we present the methodology and results from a measurement campaign with the goal of characterizing the transmission conditions for V-PLC in a hybrid EV (HEV). Emphasis is given to the choice of measurement points (potential nodes of a V-PLC network) and the proper design of adapters for measurement equipment. The results presented here focus on channel transfer function and access impedance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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