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Enregistrement W2767461850 · doi:10.1109/dasc.2017.8102085

Direct RF sampling transceiver architecture applied to VHF radio, ACARS and ELTs

2017· article· en· W2767461850 sur OpenAlexaff
Anh-Quang Nguyen, Alireza Avakh Kisomi, Abdessamad Amrhar, René Landry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Test Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvionicsTransceiverComputer scienceEmbedded systemSoftware-defined radioField-programmable gate arrayRadio frequencyTransmitterTelecommunicationsEngineeringWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with the development of aviation industry, there is a rising demand for a breakthrough in avionic systems. The future avionics, besides advancing the current performance and security level, also need to increase the efficiency in size, weight, power and cost (SWaP-C) constraints. Among different solutions, Direct RF Sampling (DRFS) architecture is considered as one of the most promising ones, offering the benefits of hardware simplicity, Integrated Modular Avionic (IMA) and multi-system architecture compatibility. The objective of this paper is to present the new development and implementation of this innovative architecture in both transmission and reception mode. Targeting at some of the most crucial communication systems in VHF avionic bands, including VHF Radio, Aircraft Communication and Address Reporting System (ACARS), and Emergency Locator Transmitter (ELT), this paper describes an approach to create the Signal of Interest (SOI) (transmission) and to process the received signal (reception) in Direct RF, without the LO mixer as in conventional architecture. In addition, in order to demonstrate the advantages of DRFS in future avionics, the paper introduces a solution to improve the coverage and detecting ability of ELT signals. By integrating a spectrum scanner in FPGA, running independently and in parallel with the others avionics, the implementation of this system costs nothing but some FPGA resources, yet reliable and robust. The results show that the DRFS transceiver architecture meets the standards of the regarding avionics (VHF radio, ACARS and ELT). Furthermore, the ELT Detector in FPGA not only can separate the analog ELT signal from other interferences, but also has the sensitivity as good as −100 dBm.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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