Multi-Frequency Interference Detection and Mitigation Using Multiple Adaptive IIR Notch Filter with Lattice Structure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Radio Frequency Interferences (RFI), such as strong Continuous Wave Interferences (CWI), can influence the Quality of Service (QoS) of communications, increasing the Bit Error Rate (BER) and decreasing the Signal-to-Noise Ratio (SNR) in any wireless transmission, including in a Digital Video Broadcasting (DVB-S2) receiver. Therefore, this paper presents an algorithm for detecting and mitigating a Multi-tone Continuous Wave Interference (MCWI) using a Multiple Adaptive Notch Filter (MANF), based on the lattice form structure. The Adaptive Notch Filter (ANF) is constructed using the second-order IIR NF. The approach consists in developing a robust low-complexity algorithm for removing unknown MCWI. The MANF model is a multistage model, with each stage consisting of two ANFs: the adaptive IIR notch filter Hl(z) and the adaptive IIR notch filter HN(z), which can detect and mitigate CWI. In this model, the ANF is used for estimating the Jamming-to-Signal Ratio (JSR) and the frequency of the interference (w(0)) by using an LMS-based algorithm. The depth of the notch is then adjusted based on the estimation of the JSR. In contrast, the ANF HN(z) is used to mitigate the CW interference. Simulation results show that the proposed ANF is an effective method for eliminating/reducing the effects of MCWI, and yields better system performance than full suppression (kN=1) for low JSR values, and mostly the same performance for high JSR values. Moreover, the proposed can detect low and high JSR and track hopping frequency interference and provides better Bit error ratio (BER) performance compared to the case without an IIR notch filter.
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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 | 0,000 | 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