THE UNIVERSITY OF CALGARY Selected GPS Receiver Enhancements for Weak Signal Acquisition and Tracking
Notice bibliographique
Résumé
ii The sensitivity of a baseband signal processing unit, including both acquisition and tracking, is critical for a GPS receiver to function in perturbed signal enviroments such as indoors and under ionospheric scintillation.. To improve acquisition sensitivity, the dif-ferential combining approach, which allows a 2.5 dB improvement in processing loss as compared to noncoherent methods, is proposed herein. This results in a sensitivity im-provement ranging from 1.2 dB to 1.6 dB for a given probability of false alarm and mi-ssed detection. Based on an analysis of the Costas-family PLLs, carrier tracking is enhanced by optimiz-ing loop configurations. The decision-directed loop, exhibits a 2-dB sensitivity im-provement as compared to other types of PLLs. Bandwidth and root deviation caused by bilinear or boxcar transforms are solved by implementing a root-controled method. Using this design makes the bandwidth of the digital loop close to desired values, and thus im-proves carrier tracking by another 1 to 2 dB. A Kalman Filter adopts a soft-mode to deal with the bit sign uncertainty and adjusts the bandwidth to minimize the mean square car-rier tracking error. This leads to a 4 dB and 7 dB sensitivity improvement during weak and strong amplitude ionospheric scintillations, respectively. iii
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,013 |
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 ».