Mitigation of Ionospheric Scintillation Effects on GNSS Signals Using Variational Mode Decomposition
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Notice bibliographique
Résumé
This letter addresses the problem of ionospheric scintillation effects on the global navigation satellite system (GNSS) signals. Severe scintillations degrade the signal intensity below the fade margin of the GNSS receiver, resulting in failure of the positioning and navigational services. A robust methodology is needed for the estimation and mitigation of such ionospheric scintillation effects. Hence, in this letter, the application of an adaptive signal decomposition technique based on variational mode decomposition (VMD), in combination with the detrended fluctuation analysis (DFA) method, is reported. VMD-DFA effectively decomposes the GNSS signal affected by ionospheric scintillations into a number of intrinsic mode functions and provides a threshold for the detection and mitigation of scintillations noise. Monte Carlo simulation results demonstrate that the proposed algorithm is superior and reliable for eliminating the amplitude scintillation effects compared to the complementary ensemble empirical mode decomposition method. The application of the proposed algorithm on both synthetic (Cornell scintillation model) and real-time measured GNSS data obtained from GNSS software navigation receiver at Rio de Janeiro, Brazil, has shown its potentiality in mitigating the ionospheric amplitude scintillation effects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle