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Enregistrement W2114905366 · doi:10.1109/temc.2008.921053

Investigation of the Electromagnetic Interference Threat Posed by a Wireless Network Inside a Passenger Aircraft

2008· article· en· W2114905366 sur OpenAlexaff
Nicole L. Armstrong, Yahia M. M. Antar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuselageAvionicsInterference (communication)Electromagnetic interferenceWirelessEngineeringElectromagnetic compatibilityElectronic engineeringAutomotive engineeringAerospace engineeringElectrical engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have witnessed an incisive push to allow the use of wireless networks inside passenger aircraft. Research was recently conducted to investigate the internal electromagnetic (EM) environment excited by a wireless network inside a passenger aircraft to provide quantification of the ensuing EM interference threat. An airbus A319 EM model was developed and validated using experimental data and analytical techniques. The validated model was applied to the investigation of an 800 MHz cellular network. The peak electric field strength inside each of the A319 EM models examined was much less than the most severe RTCA/DO-160D radiated susceptibility test levels. The current coupled to a cable running along the length of the fuselage was much less than the minimum operating parameters of an extremely sensitive avionic system (e.g., strain sensor). The results obtained help to quantify and reinforce the conclusion of the major research efforts that the likelihood of interference with flight critical systems is low. The model presented herein can be easily adapted to study EM propagation for various types of wireless network and aircraft configurations, and the modeling approach employed could be of potential use in modeling other large, complex structures.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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