RF/microwave system high-fidelity modeling and simulation: application to airborne multi-channel receiver system for angle of arrival estimation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a high-fidelity RF modeling and simulation framework is demonstrated to model an airborne multi-channel receiver system that is used to estimate the angle of arrival (AoA) of received signals from a stationary emitter. The framework is based on System Tool Kit (STK®), Matlab and SystemVue®. The SystemVue-based multi-channel receiver estimates the AoA of incoming signals using adjacent channel amplitude and phase comparisons, and it estimates the Doppler frequency shift of the aircraft by processing the transmitted and received signals. The estimated AoA and Doppler frequency are compared with the ground-truth data provided by STK to validate the efficacy of the modeling process. Unlike other current RF electronic warfare simulation frameworks, the received signal described herein is formed using the received power, the propagation delay and the transmitted waveform, and does not require information such as Doppler frequency shift or radial velocity of the moving platform from the scenario; hence, the simulation is more computationally efficient. In addition, to further reduce the overall modeling and simulation time, since the high-fidelity model computation is costly, the high-fidelity electronic system model is evoked only when the received power is higher than a predetermined threshold.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».