Doppler tracking and compensation for underwater acoustic channels using shift-orthogonal pilot sequences
Notice bibliographique
Résumé
A novel time-domain Doppler tracker and compensator, using shift-orthogonal OFDM pilot sequences, was developed and assessed in simulations and early in-water trials. The objective is to address large Mach numbers like those experienced in the acoustic communications of autonomous underwater vehicles (AUV). To start, the Doppler estimator extracts pilots in the received signal to produce Mach number estimates for every received signal sample. Given the large number of estimator samples, a Doppler tracker is proposed to reduce the number and simultaneously track Mach number variations. This novel tracker reduces the computational load on the compensator and makes it possible to implement on AUVs. Then, the Doppler compensator's first stage resamples the received signal using the Mach number estimates from the tracker's output. Since the estimates vary with time, the resampling performed is time-varying. Then, the final stage estimates the residual Doppler shift from the estimator and eliminates it with a phase rotation. The proposed receiver subsystem outperforms most existing compensators as measured through the mean-squared error, is more computationally efficient and addresses higher Mach numbers. Each element of the proposed receiver is tested in simulations and the results are shown to agree with theory. Comprehensive at-sea trials are next.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».