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Enregistrement W2095847469 · doi:10.1186/1687-6180-2014-3

An analysis of maximum likelihood estimation method for bit synchronization and decoding of GPS L1 C/A signals

2014· article· en· W2095847469 sur OpenAlex
Tiantong Ren, Mark G. Petovello

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeneral Motors of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésDecoding methodsComputer scienceBit error rateSynchronization (alternating current)AlgorithmGNSS applicationsReal-time computingGlobal Positioning SystemElectronic engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In weak GNSS signal environments, extending integration time is paramount to improving the GNSS receiver's sensitivity. Furthermore, sufficient coherent integration can help to mitigate multipath and cross-correlation false locks and avoid squaring loss. However, extending integration time is limited by the navigation message data bit, if present. The maximum likelihood (ML) estimation method has been shown as the most effective way to estimate the navigation bit boundary locations (i.e., bit synchronization) and subsequently estimate the data bit values (i.e., bit decoding) in the presence of noise alone. In this paper, the performance of ML bit synchronization and decoding is systematically assessed as a function of the number of data bits, the effect of Doppler error and received signal power in different tracking modes (i.e., phase-locked mode and frequency-locked mode). In addition, the theoretical performance models of ML bit synchronization and decoding are developed based on statistical theory. The experimental validation of the developed performance models and analyses is reported. For GPS L1 C/A signals, it is shown that for ML bit synchronization, using 100 data bits, the successful synchronization rate (SSR) can reach to about 100% with C/N 0 as low as 20 dB-Hz with no Doppler error. The performance degradation caused by Doppler error is not significant if the Doppler error is within 5 Hz, and with the maximum tolerance of 25 Hz, while for ML bit decoding, the successful decoding rate (SDR) of the 2-bit sequence can reach to about 100% with C/N 0 as low as 25 dB-Hz with no Doppler error. The performance degradation caused by Doppler error is not significant if the Doppler error is within 2 Hz. Both theoretical and simulation results establish that the upper bound of Doppler error for a 2-bit sequence is 12.5 Hz.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,298 · 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