Interference and multipath mitigation utilising a two‐stage beamformer for global navigation satellite systems applications
Notice bibliographique
Résumé
The performance of location‐based services provided by global navigation satellite systems is compromised by interference and multipath propagations. Although time/frequency interference suppression methods have been widely studied in the literature, they fail to cope with wideband interference signals. Instead, techniques utilising several antenna elements can be employed to mitigate both narrowband and broadband interference signals. However, the performance of beamforming techniques utilising antenna arrays severely degrades in dealing with correlated and coherent multipath components which cause signal cancellation phenomenon and temporal correlation matrix rank deficiency. This study proposes a two‐stage beamformer to jointly deal with interference and multipath signals. In the first stage, before the despreading process, by applying the subspace method, the interference subspace is estimated and used as a constraint for the optimisation problem in the next stage. In the second stage, a modified version of the minimum power distortionless response beamformer employing several overlapping sub‐arrays called the minimum difference output power method is utilised to mitigate the correlated multipath components. The proposed beamformer can deal with the signal cancellation phenomenon and temporal correlation matrix rank deficiency. Several simulation examples and a real data test are provided to illustrate the effectiveness of the proposed beamformer. Results show that the proposed method is able to put deep nulls in the direction of the narrowband and wideband interference signals, and significantly reduces the multipath‐induced time of the arrival error.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».