Analysis of L5/E5 acquisition, tracking and data demodulation thresholds
Notice bibliographique
Résumé
The combined use of proposed GALILEO signals and current and also future GPS signals will help users to greatly improve positioning accuracy, continuity of service, availability and integrity. The performances brought by all these signals are degraded by the same perturbations such as multipath, effects of ionosphere or jamming. However, differences in signal designs and environments imply differences in protection against these perturbations. One type of critical criterion is the set of the key operations thresholds in receivers such as acquisition, tracking and data demodulation. The aim of the submitted paper is to propose required signal power to noise spectral density ratio to perform acquisition, tracking and data demodulation given desired performances. Some of the considered performances are acquisition false alarm, detection probabilities, mean acquisition time and bit error rate. These thresholds are computed for GPS L5 and Galileo E5a/E5b signals. The paper starts with a brief review of studied signal relevant characteristics such as central frequency, code frequency and period, data rate and used coding and minimum received C/N0. After this, the second part is dedicated to the presentation of the different methods that can be used for acquisition, tracking and data demodulation thresholds computation. These thresholds take into account some degradations originating from the front end bandwidth, the tracking errors and acquisition times. Intrasystem and intersystem interference are considered through the use of the interference coefficient. Benefits from pilot channels and data coding are also highlighted. Obtained results enable to estimate C/N0 margins with respect to minimal available C/N0 for different GNSS signals
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».