Measurement-Based Analysis of 5G Cellular Network Interference on Radar Altimeters and Joint Power-Angle Control Mitigation Strategy
Notice bibliographique
Résumé
The global deployment of 5G technology, particularly in the C-band (3.4–4.2 GHz), has introduced critical interference challenges for safety-critical avionics, such as radar altimeters (RAs), which are essential for safe aircraft navigation. This study investigates the impact of 5G base stations (BS) on RAs through airborne measurements conducted using a helicopter above and around a 5G BS. Signal strength and interference patterns were captured at various altitudes and distances, illustrating how out-of-band (OOB) and spurious emissions from 5G signals can interfere with RA readings. An optimization model was developed to minimize interference through joint power and angle control at the BS, balancing the trade-off between 5G signal quality and aviation safety. The proposed method significantly reduces interference while maintaining a minimum quality of service (QoS) for 5G users. Simulation results demonstrate that, compared to power-only control, joint control improves signal quality by approximately 15 dB while reducing interference, suggesting a viable solution for harmonizing 5G and aviation requirements. This work offers a novel approach to mitigating 5G interference on RAs and provides valuable insights for improving the coexistence of these critical systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».