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Enregistrement W2141150244 · doi:10.3390/s151025399

Design and Performance Evaluation of a Dual Antenna Joint Carrier Tracking Loop

2015· article· en· W2141150244 sur OpenAlexaff
Wenfei Guo, Tao Lin, Xiaoji Niu, Chuang Shi, Hongping Zhang

Notice bibliographique

RevueSensors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhase-locked loopBandwidth (computing)Carrier recoveryGNSS applicationsElectronic engineeringDelay-locked loopComputer scienceAntenna (radio)Control theory (sociology)EngineeringGlobal Positioning SystemPhase noiseDemodulationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to track the carrier phases of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals in signal degraded environments, a dual antenna joint carrier tracking loop is proposed and evaluated. This proposed tracking loop processes inputs from two antennas, namely the master antenna and the slave antenna. The master antenna captures signals in open-sky environments, while the slave antenna capture signals in degraded environments. In this architecture, a Phase Lock Loop (PLL) is adopted as a master loop to track the carrier phase of the open-sky signals. The Doppler frequency estimated by this master loop is utilized to assist weak carrier tracking in the slave loop. As both antennas experience similar signal dynamics due to satellite motion and clock frequency variations, a much narrower loop bandwidth and possibly a longer coherent integration can be adopted to track the weak signals in slave channels, by utilizing the Doppler aid from master channels. PLL tracking performance is affected by the satellite/user dynamics, clock instability, and thermal noise. In this paper, their impacts on the proposed phase tracking loop are analyzed and verified by both simulation and field data. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed loop structure can track degraded signals (i.e., 18 dB-Hz) with a very narrow loop bandwidth (i.e., 0.5 Hz) and a TCXO clock.

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 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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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