Desarrollo e implementación de un sistema de medidas de coberturas radio basado en el equipo CMW500 (R&S).
Bibliographic record
Abstract
En la planificación de sistemas de radiocomunicaciones es común el uso de modelos de propagación para predecir las coberturas radio, y poder diseñar el sistema. Dichos modelos se basan en la recolección exhaustiva de medidas para poder tanto desarrollarlos como ajustarlos. El proyecto trata sobre el diseño e implementación de un sistema basado en un módem USB de datos móviles y un PC portátil, comunicados con el equipo R&S CMW500. Dicho equipo actúa como estación base de una red privada GSM para dar cobertura a la estación móvil. Por otro lado disponemos de un GPS conectado al PC portátil. \nEste sistema permite realizar mapas de cobertura registrando parámetros como la posición GPS, la potencia recibida, la calidad de la señal recibida (%), la red a la que el módem USB se ha conectado, fecha/hora, etc. \nFinalmente, estas medidas se gestionarán adecuadamente desde dicho PC portátil mediante un software desarrollado a tal efecto. Para ello nos basaremos en el lenguaje de programación de Matlab.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".