Effects of urban canyons and electromagnetic interference on RPAS performance
Notice bibliographique
Résumé
Remotely Piloted Aircraft Systems (RPAS), or drones, can carry out a variety of missions in urban environments, including traffic monitoring, civil infrastructure inspection and photography. However, drone pilots can face multiple command and control challenges during urban operations. Dense urban areas, where streets are flanked by high buildings on both sides, can create urban canyons. In this environment, signal propagation can be blocked or received through multiple paths by reflection, refraction or scattering off building surfaces, which diminishes signal quality. Drones rely on the Global Navigation Satellite System (GNSS) for navigation requiring an unobstructed line of sight to the satellites. Buildings can reduce the quantity of satellites visible to the drone and impair the drone’s flight control system. Probability models of signal line of sight are presented, along with simulations to understand the influence of certain parameters such as flight altitude, width between buildings, and the Fresnel zone on the probability of reception. The influence of other physical factors such as weather conditions and antenna positioning is also discussed. Electromagnetic interference (EMI) can affect a drone’s navigation system and command and control (C2) link. Both natural sources and artificial sources can cause EMI. The main EMI sources in urban areas are presented and types of soft failure are classified according to their level of impact. The distinction between front-door EMI and back-door EMI (based on the route through which it enters the circuits of RPAS electronics) is discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».