Flight Test Performance of an RFSoC Based Direct RF FMCW Radio Altimeter
Notice bibliographique
Résumé
The radar altimeter (RA) is one of the most important sensors in avionics systems. It is the only sensor that reliably indicates altitude above the ground. With the roll-out of the 5G network, many concerns have been raised about the interference between the 5G network and radar altimeters. This issue highlights the importance of future-proofing avionics systems. One way to do this is by leveraging software-defined radio (SDR) technology. Advances in high-speed analogue-to-digital converters (ADCs) and digital-to-analogue converters (DACs) have made it possible to directly digitise the radio frequency (RF) signal and get rid of the RF mixing stage. This is called Direct RF Sampling (DRFS). This work aims to demonstrate the feasibility, capability, and performance of a DRFS radar altimeter based on the Xilinx RFSoC technology. The radar altimeter was tested in a laboratory environment and in a flight test. The laboratory test results show that the radar altimeter meets the MOPS tolerances. The flight test results show that the prototype is accurate at altitudes above <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{5 0 0} \mathbf{f t}$</tex> but there are still some issues that need to be addressed. The results show that DRFS is a viable solution for high bandwidth systems like the radar altimeter.
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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 ».