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Enregistrement W4294224603 · doi:10.1051/itmconf/20224801001

Real-Time Multiple Input Multiple Output (MIMO) Radar Using Software Defined Radio

2022· article· en· W4294224603 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueITM Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadar Systems and Signal Processing
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMORadarElectronic engineeringComputer scienceSoftware-defined radioMultiplexingRadar engineering detailsContinuous-wave radarEngineeringReal-time computingChannel (broadcasting)TelecommunicationsRadar imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, commercially-available software-defined radios (SDRs) are used to build a 64-channel, reconfigurable Active Electronically Scanned Arrays (AESA) radar operating in C-band (NATO G-band). The SDRs are used to design and implement a 3-dimensional multi-input and multi-output (MIMO) radar. The flexibility of the SDRs has been harnessed to evaluate the performance of a linear frequency modulated continuous wave (LFMCW) MIMO radar using three different methods of achieving the orthogonality, namely Time Division Multiplexing (TDM), Frequency Division Multiplexing (FDM), and Code Division Multiplexing (CDM). In addition, the radar’s parameters are user-selectable and can be rapidly changed such that the radar can be used in different environments without requiring changes to the hardware. Measurements indicate that the radar is capable of detecting and localizing multiple targets in all 3-dimensions, including bearing, range, and Doppler. The MIMO radar operates in real-time, with a refresh rate of only 3 seconds. Experimental results are generated for the TDM mode of operation with further research reporting on the CDM and FDM modes of operation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · 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