Performance of Multiple-Access Frequency-Hopped Systems in the Presence of Spurious Tones
Notice bibliographique
Résumé
Frequency hopping (FH) can be used to combat jamming. In multiple access applications such as for satellite communications, multiple FH signals are combined by frequency division multiple access (FDMA). The frequency synthesizers in such an application have requirements for fast switching times, a large number of hop frequencies, wide hopping bands, and very small resolution. The need to meet all these requirements simultaneously makes the synthesizer implementation challenging. Furthermore, the need for hopping makes it more difficult to control spurious tones compared to non-hopped systems. It is useful to be able to determine the effects of spurs on performance in order that the synthesizer specification not be unnecessarily stringent and expensive. In this paper, an approach for analyzing the effects of spurious signal levels is provided. Both the signal tone, such as used in various forms of FSK and PSK, and the spurious tone are added together with some random phase difference. This combined tone results in an equivalent signal power with a corresponding SNR, which is then used for computing the new error rate. The effective error rate is then computed by averaging the error over all the possible phase differences. The loss in effective SNR due to spurs is then computed. As a detailed example, this approach is applied to non-coherent FSK modulation for both fast (one or more hops/symbol) and slow (more than one symbol per hop) hopping. The application of this approach to other modulations is summarized
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».