MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2775027730 · doi:10.1109/iemcon.2017.8117136

Doppler estimation for aeronautical satellite OFDM system

2017· article· en· W2775027730 sur OpenAlexaff
Houssein Boud, Ibrahim Aboharba, Quazi Abidur Rahman, Raveendra K. Rao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingDoppler effectComputer scienceAngle of arrivalSatelliteParametric statisticsElectronic engineeringChannel (broadcasting)Interference (communication)TelecommunicationsReal-time computingRemote sensingEqualization (audio)EngineeringGeographyAntenna (radio)MathematicsAerospace engineeringPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air traffic and on-board data access services are expected to have tremendous growth, possibly even exponentially in the near future. In order to meet these challenges, Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) can be deployed to enable the increased usage of broadband services on-board. The Doppler effect is one of the major issues in implementing OFDM modulation in aeronautical satellite communication systems since the received carrier frequency shifts and Doppler spread result in inter-carrier interference (ICI). In this paper, we evaluate the Doppler frequency estimation using the parametric method, and Angle of Arrival technique (AoA) to reduce the impact of Doppler on system performance. A model of an aeronautical satellite channel is presented for the evaluation. The MUSIC, Eigenvector and Minimum Norm algorithms are used to estimate the sub-carriers' shift of the received OFDM symbol. We found that both the parametric method and Angle of arrival estimation can be combined as potential approach to reduce the effect of ICI in the aeronautical satellite environment.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Wireless Communication TechniquesTravaux en français237 207