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Enregistrement W2346458564 · doi:10.1109/tvt.2016.2562629

An Adaptive Impedance-Matching System for Vehicular Power Line Communication

2016· article· en· W2346458564 sur OpenAlexafffund
Nima TaheriNejad, Lutz Lampe, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpedance matchingElectronic engineeringElectrical impedanceMaximum power transfer theoremCommunications systemPower-line communicationEngineeringSIGNAL (programming language)Characteristic impedanceOutput impedanceNoise (video)Damping factorElectrical engineeringComputer sciencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicular power line communication (VPLC) is being considered as a potential solution to mitigate the increase of complexity and cost of the automotive wiring harness caused by the growth of the number of electronic devices and sensors deployed inside vehicles. This is because VPLC reuses power cables for data communication and, thus, avoids the need for additional communication wires. However, this reuse does not come without problems. One of the challenges for VPLC is the time, frequency, and location dependence of the access impedance, which can cause severe impedance mismatch for the communication signal. Impedance mismatch degrades the signal-to-noise-power ratio at the communication receiver and thus affects transmission reliability. Due to the variable nature of the access impedance, a fixed matching circuit will be inefficient. Hence, in this work, we present an adaptive impedance-matching system, which improves the communication-signal transfer from the transmitting to the receiving device. The system is evaluated via simulations for a wide range of access-impedance test points and $S$- parameters of VPLC networks obtained in previous measurement campaigns. Our simulation results demonstrate that the presented adaptive matching system is able to achieve VPLC signal-power transfer within 30% of the theoretical optimum. This translates to a power gain, up to a factor of 10, which is larger than that of other solutions reported in the literature.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,844

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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