Quasi-Real RFI Source Generation Using Orolia Skydel LEO Satellite Simulator for Accurate Geolocation and Tracking: Modeling and Experimental Analysis
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
Accurate geolocation and tracking of Radio-Frequency Interference (RFI) sources, which affect wireless and satellite systems such as Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and Satellite Communication (SatCom) systems, are considered to be a significant issue. Several studies connected to civil and military operations on this issue have been investigated recently. The literature review has surveyed many algorithm simulations for optimizing geolocation and target-tracking estimation. Although most of these algorithms have their own advantages, they have weaknesses, such as accuracy, mathematical complexity, difficulties in implementation, and validation in the real environment, etc. This study has been concerned with investigating the accuracy of geolocation and tracking under high speed and powerful rotation using extracted data from the Orolia Skydel simulator, which simulates the space environment involving Low Earth Orbit (LEO) satellites as sensors and Unmanned Aerial Vehicles (UAV) as RFI emitters. Various scenarios modeled using the Orolia Simulator for quasi-real dynamic trajectories of LEO satellites have been created. The assumed approaches have been verified by Cramer–Rao Lower Bound (CRLB) and Posterior CRLB (PCRLB) to determine the increase in Root Mean Square Error (RMSE) value. The simulation scenarios have been performed using the Monte Carlo iteration. Eventually, the overall achieved results of the considered approaches using data acquired from the Orolia Simulator were presented and compared with theoretical simulation.
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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