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Enregistrement W2724377236 · doi:10.3390/electronics6030049

Multidimensional-DSP Beamformers Using the ROACH-2 FPGA Platform

2017· article· en· W2724377236 sur OpenAlexaff
Vishwa Seneviratne, Arjuna Madanayake, L.T. Bruton

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsOffice of Naval ResearchNational Science Foundation
Mots-clésInfinite impulse responsePolyphase systemField-programmable gate array2D FiltersElectronic engineeringRadarComputer scienceBeamformingDigital signal processingFilter (signal processing)Phased arrayDigital filterEngineeringComputer hardwareAntenna (radio)Electrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antenna array-based multi-dimensional infinite-impulse response (IIR) digital beamformers are employed in a multitude of radio frequency (RF) applications ranging from electronically-scanned radar, radio telescopes, long-range detection and target tracking. A method to design 3D IIR beam filters using 2D IIR beam filters is described. A cascaded 2D IIR beam filter architecture is proposed based on systolic array architecture as an alternative for an existing radar application. Differential-form transfer function and polyphase structures are employed in the design to gain an increase in the speed of operation to gigahertz range. The feasibility of practical implementation of a 4-phase polyphase 2D IIR beam filter is explored. A digital hardware prototype is designed, implemented and tested using a ROACH-2 Field Programmable Gate Array (FPGA) platform fitted with a Xilinx Virtex-6 SX475T FPGA chip and multi-input analog-to-digital converters (ADC) boards set to a maximum sampling rate of 960 MHz. The article describes a method to build a 3D IIR beamformer using polyphase structures. A comparison of technical specifications of an existing radar application based on phased-array and the proposed 3D IIR beamformer is also explained to illustrate the proposed method to be a better alternative for such applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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