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World File Search System频谱
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
国防部的频谱管理和电磁兼容性问题
rand.org › rand › pubs › notes PDF 作者：GE Parnell — 作者：GE Parnell 研究与开发中心由美国国务卿办公室支持... 流程，并通过军事通信获得批准...
国防部的频谱管理和电磁兼容性问题
rand.org › rand › pubs › notes PDF 作者：GE Parnell — 作者：GE Parnell 研究与开发中心由美国国防部长办公室支持...流程，并通过军事通信部门获得批准...
美国-泰国 6 GHz 频谱
约翰·布雷登斯坦是一名职业高级外交官，于 2019 年 8 月开始担任美国驻曼谷大使馆商务公使衔参赞和东盟地区高级商务官员。在担任现职之前，约翰曾任美国驻欧盟代表团商务公使衔参赞和欧洲高级商务官员（2015-2019 年）；驻伦敦商务公使衔参赞（2011-2015 年）；美国驻墨西哥埃莫西约总领事（2008-2011 年）；欧洲和欧亚地区主任（2006-2008 年）；以及美国驻墨西哥城大使馆商务参赞（2003-2006 年）。在 2002 年被任命到美国驻阿富汗喀布尔大使馆从事重建相关工作之前，约翰曾在以下地点任职：土耳其安卡拉（1997-2002 年）；乌兹别克斯坦塔什干（1994-97 年）；科威特科威特城（1991-93 年）和德国慕尼黑（1990-91 年）。在 1990 年加入外交部门之前，约翰曾在迈阿密大学（1987-88 年）和柏林自由大学（1988-89 年）学习国际关系，并在纽约市和亚特兰大的国际纸业公司担任客户经理（1984-87 年）。约翰于 1984 年毕业于北卡罗来纳州戴维森学院，与墨西哥马萨特兰的 Judith Valdes 结婚。他们有三个孩子——维克多·曼努埃尔、索菲亚·格雷斯和约翰·戴维。
适用于与高功率阻断器共享频谱的非线性接收器的 AI 驱动解调器
摘要 — 研究表明，通信系统和接收器会受到高功率相邻信道信号（称为阻塞器）的影响，这些信号会使射频 (RF) 前端进入非线性操作。由于物联网 (IoT) 等简单系统将与复杂的通信收发器、雷达和其他频谱消费者共存，因此需要采用简单但自适应的 RF 非线性解决方案来保护这些系统。因此，本文提出了一种灵活的数据驱动方法，该方法使用简单的人工神经网络 (ANN) 来帮助消除解调过程中的三阶互调失真 (IMD)。我们引入并数值评估了两个人工智能 (AI) 增强型接收器 - ANN 作为 IMD 消除器和 ANN 作为解调器。我们的结果表明，简单的 ANN 结构可以显著改善具有强阻塞器的非线性接收器的误码率 (BER) 性能，并且 ANN 架构和配置主要取决于 RF 前端特性，例如三阶截取点 (IP3)。因此，我们建议接收器配备硬件标签，并有办法随时监控这些标签，以便可以有效地定制 AI 和软件无线电处理堆栈并自动更新，以应对不断变化的操作条件。索引术语 —AI、ANN、IMD、IP3、频谱共享。
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。
主动情绪音乐表演时的脑电图频谱特征
摘要：关于音乐演奏者有意表达情绪的神经相关性的研究仍然有限。在本研究中，我们试图评估音乐家的脑电图模式，这些音乐家被要求演奏简单的钢琴乐谱，同时操纵他们的演奏方式来表达特定的对比情绪，并在唤醒度和效价量表上自我评价他们所反映的情绪。在情绪演奏任务中，参与者被要求即兴创作变奏，以传达目标情绪。相比之下，在中性演奏任务中，参与者被要求精确地演奏相同的乐曲，以获得控制演奏过程中运动和感觉激活一般模式的数据。信号的频谱分析是作为初始步骤应用的，以便能够将研究结果与更广泛的音乐情感研究领域联系起来。情绪演奏与中性演奏的实验对比被用来探索与不同情绪状态相关的大脑活动模式。情绪和中性演奏任务在意向转移情绪唤起状态和效价水平方面存在很大差异。在苦恼/兴奋和中性/沮丧/放松演奏之间观察到脑电图活动的差异。
电磁频谱操作 - DTIC
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