Preliminary Analysis of GNSS Radio Frequency Interference Events Detected in Canada and Impacts on GNSS Based Applications
Notice bibliographique
Résumé
Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) transmit signals from space to Earth, enabling the determination of position, navigation and timing (PNT) information. National defence uses, safety-of-life applications and critical infrastructure (CI) sectors are just some of the areas that rely on PNT information provided by GNSS to improve safety and security, enable greater functionality, and increase productivity. PNT information has also become a fundamental enabler for many day-to-day applications ranging from the provision of directions while driving to fitness statistics on smartwatches to precision farming. This paper presents the findings of an in-depth analysis conducted on GNSS interference data collected from a specific site in Canada. The primary focus of this study was to examine the frequency, type, and severity of interference events observed at the site. The analysis provides valuable insights into the use of detectors, the nature of interference encountered, their potential sources, and their impact on the site's operations. Furthermore, this paper presents GNSS receiver parameters that can be utilized for automatic interference detection, along with technical recommendations for future detection algorithms. The detectors at the site have proven effective in detecting various types of interference including narrow band, chirp and single tone. The interference has a significant effect on C/N_0, number of satellites tracked, receiver noise, etc. and a loss of lock of signals can be encountered.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».