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声学海洋浮标遥测系统 - SiPLAB
空中 RaN 和水下 AcN，从而形成一个无缝网络。此外，“先进”声纳浮标可用作获取数据预处理和数据融合的中间步骤，通过此步骤可实现数据缩减。此类数据缩减意味着更短的数据上传时间，这是在敌对地区执行 REA 操作的重要先决条件，因为空中 RaN 节点的长期存在可能会影响任务成功。敌对地区操作表明，“先进”声纳浮标领域必须集成一个可随时添加或抑制节点的网络，即使使用单个“先进”声纳浮标也能执行精简的操作。声学海洋浮标 (AOB) 遥测系统希望满足“先进”声纳浮标的特性。它通过使用标准“IEEE 802.11”WLAN配置集成空中RaN，并使用水听器阵列和声源集成水下AcN。第一个AOB原型在2003年[3]和2004年[4]的海上快速环境评估海上试验中进行了测试。AOB的当前版本于2005年9月15日至10月2日在美国夏威夷考艾岛附近的MakaiEx海上试验中进行了测试，该试验是美国圣地亚哥HLS Research Inc推动的高频计划的背景下进行的。下面将描述AOB设计，讨论主要系统特性，介绍MakayEx AOB工程测试并指出未来的发展。系统设计 AOB 的物理特性，包括高度（1.2m）、直径（16cm）、重量（40kg）和自主性（12 小时），与标准声纳浮标的物理特性相似。但是，AOB 具有高级功能，包括：独立或网络操作；本地数据存储；专用信号处理；GPS 定时和定位；实时数据传输和中继。本节简要介绍 AOB 硬件和软件，并给出“基站”——空中 RaN 节点的主要特性。
欧洲测试和遥测会议 – ettc2022 - Fastly
为了便于从地面 PC 到机载记录器的双向连接，该系统包含一对 nXCVR-3140A-2 收发器。这些收发器能够无线传输和接收以太网数据包。其中一个 nXCVR-3140-2 收发器（我们将其称为地面收发器）连接到运行 IADS 的 PC 上的以太网端口。在实际系统中，此收发器将无线连接到测试车辆上的机载收发器，但在演示系统中，地面 nXCVR-3140A-2 的 RF 连接通过衰减器来模拟传输距离并衰减 RF 功率。RF 连接的另一端连接到机载 nXCVR-3140A-2。机载 nXCVR-3140A-2 与 NSW-12GT-1 有以太网连接，允许以太网数据包流入和流出机载网络。
低地球轨道卫星遥测数据处理的改进方法
摘要 — 卫星遥测数据通常使用预定义的遥测数据表来收集。在选择要收集的数据组后，无论卫星的运行状态如何，都会以预定的间隔重复收集所选数据包中的相同数据。但是，如果卫星运行期间出现特定错误或转换为特定状态，则必须包含与卫星状态相对应的特定数据或修改某些数据集的收集频率。鉴于低地球轨道卫星的接触时间和通信速度有限，在恶劣的通信条件下或卫星处于安全模式时，可能无法完成数据传输。因此，根据当前情况选择性地仅传输必不可少的数据的功能至关重要。本文概述了韩国开发的用于低地球轨道卫星的遥测数据处理方法，并概述了根据卫星运行状态自动调整遥测数据的机制。此外，它还介绍了根据当前条件选择性传输重要数据的各种策略。
门诊事件监测器和移动心脏门诊遥测
症状不频繁出现（少于每 48 小时一次）的个人 已接受非诊断性 Holter 监测以检查提示有心律失常症状（即心悸、头晕、晕厥前兆或晕厥）的个人。 已接受导管消融治疗且正在考虑停止全身抗凝治疗或需要记录心律失常消融手术结果的个人。 已开始或停止抗心律失常药物治疗以记录干预结果的个人。 患有隐源性卒中且心房颤动 (AF) 标准检查结果为阴性且 24 小时 Holter 监测结果可能无法诊断的个人。 怀疑有心脏缺血以记录心电图变化的个人。 在任何给定的 30 天内使用 AEM 超过一次并非医学上必要。所有其他适应症的外部门诊事件监测器的使用均视为研究性的。目前尚无足够证据支持关于此程序相关的健康结果或益处的一般性结论。
使用遥测技术扩大您的网络监控策略
这些传统方法使用拉动模型定期请求信息。您收集的数据可能有助于您高效地监控可管理规模的网络。但是，随着网络复杂性和规模的增长，您轮询的数据可能不足以进行高效且有效的监控。此外，轮询方法需要大量资源，网络运营商在收集的数据中面临信息缺口。使用拉动模型，网络设备（服务器）仅在数据收集器（客户端）请求时发送数据。发起此类请求需要持续的手动干预。这种手动干预使该模型不适用，并限制了自动化和扩展能力。它抑制了网络的可见性，因此无法高效地控制网络。您需要一种能够增强网络弹性和稳定性的监控策略。
EEG遥测癫痫发作管理计划-Sch C2South
https://webapps.schn.health.nsw.gov.au/epolicy/policy/4902 4。Noe，K.H.，Tapsell，L.M。和Drazkowski，J.F。 （2011年1月）。 在住院视频EEG监控过程中有窒息和吸气的风险。 癫痫研究，93（1），84-86。 https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2010.10.014 5。 Pavlova，M.，Abdennadher，M.，Singh，K.，Katz，E.，Llewellyn，N.，Zarowsky，M. （2014年3月）。 视频EEG评估期间呼吸监测的优势是将癫痫发作与其他事件区分开。 癫痫和行为：E＆B，32，142-144。 https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2013.12.031 6。 威廉·O·塔图姆（William O.神经生理学，第134、2022卷，第111-128页，ISSN 1388-2457，https：//doi.org/10.1016/j.clinph.2021.07.07.016 7。 Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。 （2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。 癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。 Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Noe，K.H.，Tapsell，L.M。和Drazkowski，J.F。（2011年1月）。在住院视频EEG监控过程中有窒息和吸气的风险。癫痫研究，93（1），84-86。 https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2010.10.014 5。Pavlova，M.，Abdennadher，M.，Singh，K.，Katz，E.，Llewellyn，N.，Zarowsky，M.（2014年3月）。视频EEG评估期间呼吸监测的优势是将癫痫发作与其他事件区分开。癫痫和行为：E＆B，32，142-144。 https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2013.12.031 6。威廉·O·塔图姆（William O.神经生理学，第134、2022卷，第111-128页，ISSN 1388-2457，https：//doi.org/10.1016/j.clinph.2021.07.07.016 7。Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。 （2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。 癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。 Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Kang，H.C.，Chung，D.E.，Kim，D.W。和Kim，H.D。（2004），生酮饮食的早期和晚期并发症，用于顽固性癫痫。癫痫，45：1116-1123。 https://doi.org/10.1111/j.0013- 9580.2004.10004.x 8。Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。 在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。 英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。 https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11Ouchida，S。和Fairbrother，G。（2024年2月1日）。在癫痫监测单元中创建并使用临床测试工具。英国神经科学护理杂志，20（SUP1A），S11-S16。https://doi.org/10.12968/bjnn.2024.20.sup1a.s11
安全的多跳遥测广播，用于无人机群通信
摘要 - 无人驾驶汽车（UAVS）正在作为适应性平台发展，用于广泛的应用，例如精确的检查，紧急响应和遥感。自主无人机群需要在部署期间有效，稳定的通信才能成功执行任务。例如，所有群体成员之间的遥测数据的定期交换为形成和避免碰撞的基础提供了基础。但是，由于车辆的流动性和无线传输的不稳定性，保持安全可靠的全能通信仍然具有挑战性。本文根据Custom IEEE 802.11 Wi-Fi数据框架调查了经过加密和身份验证的多跳广播通信。索引条款 - 无人驾驶汽车，多跳网络，车辆网络，群飞行
使用进化阈值和LSTMS检测航天器遥测中的异常
限制的检测引擎可能会发现点异常，各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵，因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中，使用长期短期记忆（LSTM）网提取预期的遥测值。然后，使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道，TeleManom提供了可追溯性和可解释性，这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化，并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础，并提出了一种遗传算法（GA），以进化其未受监督阈值部分的超参数（Sect。2）。实验表明GA提高了TeleManom的能力（3）。我们表明，应重新审视检测器的质量，因为捕获检测异常的时间方面的指标（相对于地面真理）传达了非常重要的信息。