High-fidelity modeling and simulation for wideband receiving system development
Notice bibliographique
Résumé
Research experience has shown that it is expensive to design, build and test a RF/microwave system that is comprised of various RF/microwave components. In order to mitigate the problem, High-Fidelity Modeling and Simulation (HFM&S) is a practical approach that includes high-fidelity behavioural model (HFBM) of the receiving system and scenarios embedded with different Concept of Operations (CONOPS). HFM&S is also an essential way to develop receiving system specifications that can be used for system validation and verification. This paper presents the HFBM of a wideband digital receiver using Matlab/Simulink® and the RF Toolbox™/SimRF™, and the use of the model to build a multi-channel receiving system that has a linear antenna array. The receiving system is installed on an UAV to intercept a ground-based emitter signal in a scenario that is built in Systems Tool Kit®. Through the design and build of the UAV receiver and its deployment in a scenario, this paper demonstrates the following: what is meant by HFBM of a system and how it can simulate real hardware; how signal integrity in the HFM&S can be and should be retained; why amplitude and phase are important for signal waveform level M&S; why the modern high performance computing technology should be used for signal waveform level M&S; an
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».