MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157462643 · doi:10.1002/j.2161-4296.2009.tb01746.x

Enhanced Detection of Weak GNSS Signals Using Spatial Combining

2009· article· en· W2157462643 sur OpenAlexaff
John Nielsen, Surendran K. Shanmugam, Mohammad Upal Mahfuz, Gérard Lachapelle

Notice bibliographique

RevueNAVIGATION Journal of the Institute of Navigation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipath propagationGNSS applicationsAntenna diversityDiversity gainFadingAntenna (radio)Computer scienceElectronic engineeringMultipath mitigationSatellite systemGPS signalsSIGNAL (programming language)Diversity schemeGlobal Positioning SystemLimit (mathematics)Antenna arrayTelecommunicationsEngineeringMathematicsAssisted GPS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detection of global navigation satellite systems (GNSS) signals is limited in indoor environments due to signal attenuation and multipath fading. Longer signal integration intervals are traditionally used to overcome fading losses. Another possibility, explored herein, is to use spatial combining of multiple antenna elements to provide both array and diversity gain. Physical constraints of handheld device implementation limit the practical number of antennas to two. Consequently in this paper, the diversity gain achievable through spatial combining of a pair of antennas is considered from a theoretical perspective, demonstrating gains in excess of 6 dB for typical cases. Experimental verification of the theoretical predictions of the processing gain is provided based on a two-element antenna configuration. Indoor GPS signal measurements were made to determine the statistics of the diversity gain of the two-antenna system relative to the equivalent single antenna system. These measurements corroborate the relative diversity gains determined theoretically.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,384

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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNAVIGATION Journal of the Institute of NavigationMême sujetGNSS positioning and interferenceTravaux en français237 207