Conception et réalisation d'un dispositif de prétraitement de signaux radar en utilisant le VHDL
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, les méthodes de conception des fonctions numériques ont subi une évolution importante. Dans le passé, la majorité des applications était élaborée autour des circuits intégrés standards. Plus récemment, les circuits programmables ont beaucoup attiré l'attention par leurs propriétés multiples. Les outils d'aide à la conception se sont unifiés contribuant ainsi à l'essor de telles technologies. \n \nNotre projet se situe dans le cadre de l'exploitation de cette évolution, en collaboration avec le centre de recherche de la Défense à Ottawa et la compagnie Lockeed Martin Canada, pour la réalisation d'une unité de prétraitement des signaux radar. \n \nNotre travail, dans ce projet, consiste à concevoir un circuit numérique pour la détection des impulsions radar et l'estimation de leur temps d'arrivée, en utilisant une description en langage VHDL pour cibler une technologie de type FPGA. \n \nAu cours de ce travail, nous proposons trois structures pour la réalisation de l'estimateur. Elles se distinguent par le type d'interpolation et la méthode de la résolution de l'équation qui en découle. Les trois solutions ont été simulées par le logiciel VSS de SYNOPSYS, synthétisées en vue de cibler deux familles de circuits FPGA, XC4000 et VIRTEX de la firme XILINX. Les trois solutions proposées satisfont les spécifications. Les résultats de réalisation nous permettent d'analyser la complexité et les performances des trois stratégies. \n \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".