Notice bibliographique
Résumé
In this dataset, Signal of Interest (SoI) is a real-time video stream that is transmitted using DVB-S2 standards in four modulation types including (QPSK, 8/16/32 APSK). Further, this SoI combined by three well-known jamming signals namely, Continuous Wave Interference (CWI), Multiple CWI (MCWI), and Chirp Interference (CI). This dataset includes 300 samples per modulation type for each type of signal. Therefore, totally there are 4800 samples in the dataset and each sample is a vector of size 1 by 32488 (8ms) at sample frequency 40 Hz. Also, AWGN power is -140 dBm which is approximately equal to SNR=9 dB. More importantly, SoI is modulated and processed by GNU radio and transmitted using a Universal Software Radio Peripheral (USRP-N210). In GNU radio, the modulation type and amplitude of the transmitted signal can be easily adjusted. A SatCom Emulator (RTLogic T400) is used for modeling a real-time communication channel. The programmatic control of the channel simulator is facilitated over an Ethernet connection using a control protocol or optional plugin to STK software. The Channel Simulator produces IF/RF signals with extracting signal characteristics for any scenario. The Kratos STK plugin provides real-time, phase-continuous control of the channel simulator when playing STK scenarios. Further, the generated jamming signals (CWI, MCWI, and CI) are transmitted using a NanoBee modem and combined to SoI by a combiner. Finally, the combined signal is received by a MegaBee modem. Notably, in this dataset, each jammer indicates a combination of SoI with that jammer, as an instance "CWI_16APSK " refers to SoI (16APSK)+CWI.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,031 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».