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World File Search System多径干扰
ROVER® 6Sx 收发器 - L3Harris
产品描述 L3Harris ROVER 6Sx 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频 (FMV) 和其他网络数据，用于态势感知、瞄准、战斗损伤评估、监视、中继、车队监视操作和其他需要目视目标的情况。 ROVER 6Sx 收发器有两个接收通道。这种频率和空间分集提供了链路冗余、强大的接收能力以及对平台阴影、多径干扰、视线阻塞和射频干扰的弹性。
ROVER® 6S 收发器 - L3Harris
产品描述 L3Harris ROVER 6S 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频 (FMV) 和其他网络数据，用于态势感知、目标定位、战斗损伤评估、监视、中继、车队监视操作和其他需要目视目标的情况。ROVER 6S 收发器有两个接收器通道。这种频率和空间分集可提供链路冗余、强大的接收能力以及对平台阴影、多径干扰、视线阻塞和射频干扰的弹性。凭借无与伦比的波形集，ROVER 6S 可与当今战场上几乎所有大型机身、无人机和瞄准吊舱互操作。
VORTEX®x | L3Harris
产品说明 VORTEXx 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频和高带宽吞吐量，用于态势感知、VoIP、定位、监视、数据中继、广域无线网络、车队监视和远程操作。VORTEXx 可以同时传输和接收数字数据。VORTEXx 可以使用一个或两个不同频段的两个不同通道同时将通用数据传输到多个平台。VORTEXx 能够从一个源接收一个或两个不同频段的两个不同通道。这种频段和信道多样性提供了链路冗余、更好的接收能力以及对平台遮挡、多径干扰、视线阻塞和射频干扰的弹性。
VORTEX® | L3Harris
产品描述 VORTEX 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频和其他数据，用于态势感知、目标瞄准、战斗损伤评估、监视、中继、护航监视行动和其他需要目视目标的情况。VORTEX 可以同时传输和接收模拟和/或数字数据。VORTEX 可与 ROVER®、CDL、几乎所有 UAV、瞄准吊舱和其他波形互操作。VORTEX 可以使用一个或两个不同频段的两个不同通道同时将通用数据传输到多个平台。VORTEX 能够从一个源接收一个或两个不同频段的两个不同通道。此频段和通道分集提供链路冗余、更好的接收能力和对平台遮挡、多径干扰、视线阻塞和射频干扰的弹性。
VORTEX®i - L3Harris
产品描述 VORTEXi 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频和其他数据，用于态势感知、目标瞄准、战斗损伤评估 (BDA)、监视、中继、护航监视行动和其他需要目视目标的情况。VORTEXi 可以同时传输和接收模拟和/或数字数据。VORTEXi 可与 ROVER®、CDL、几乎所有 UAV、瞄准吊舱和其他波形互操作。VORTEXi 可以使用一个或两个不同频段的两个不同通道同时将通用数据传输到多个平台。VORTEXi 能够从一个源在一个或两个不同频段的两个不同通道上接收数据。该频段和信道分集提供链路冗余、更好的接收效果以及对平台遮蔽、多径干扰、视距阻塞和射频干扰的弹性。
VORTEX®i - L3Harris
产品描述 VORTEXi 收发器专为空中、地面和海上使用而设计，可提供实时全动态视频和其他数据，用于态势感知、目标瞄准、战斗损伤评估 (BDA)、监视、中继、护航监视行动和其他需要目视目标的情况。VORTEXi 可以同时传输和接收模拟和/或数字数据。VORTEXi 可与 ROVER®、CDL、几乎所有 UAV、瞄准吊舱和其他波形互操作。VORTEXi 可以使用一个或两个不同频段的两个不同通道同时将通用数据传输到多个平台。VORTEXi 能够从一个源在一个或两个不同频段的两个不同通道上接收数据。该频段和信道分集提供链路冗余、更好的接收效果以及对平台遮蔽、多径干扰、视距阻塞和射频干扰的弹性。
tejas deshpande - curriculum vitae
{使用原子干涉仪对10厘米的重力和量子力学测试（QM）进行1米长的尺度：我在NU处领导了两米高的高原子喷泉的设计和构建，以对牛顿的重力常数（“ BIG G”）进行精确测量，并在曲线间距中进行QM测试。通过采用最先进的原子干涉率技术，例如大型光到原子动量转移，空间分辨原子检测以及Delta-kick冷却至picokelvin温度，预计的加速度敏感性在10-10 m/s/s 2范围内。具有此类灵敏度的量子传感器将与特征良好的单晶重力源质量质量相结合，以达到10份以下10份（PPM）的精度，以进行大G测量。该设备的一个中间阶段最近证明了通过使用记录504环的多径干扰原子干涉仪的灵敏度的共鸣增强。
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们