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A simple measuring method for acquiring the radiation pattern of an ultrawide band Vivaldi antenna is presented. The measuring is performed by combining two identical Vivaldi antennas and some of the intrinsic properties of a stepped-frequency continue wave radar (SFCW radar) in the
range from 1.0 GHz to 6.0 GHz. A stepper-motor provided the azimuthal rotation for one of the antennas from 0 ◦ to 360 ◦. The tests have been performed within the conventional environment (laboratory / office) without using an anechoic chamber or absorbing materials. Special measuring devices have not been used either. This method has been tested with different pairs of Vivaldi antennas and it can be also used for different ones (with little or no change in the system), as long as their operational
bandwidth is within the frequency range of the SFCW radar.
Keywords — SFCW Radar, Antenna Gain Characterization,
Azimuthal Radiation Pattern
Die Entwicklung von neuartigen Elektrodentypen und die Weiterentwicklung bestehender Produkten machen einen großen Teil der entstehenden Kosten für ein Unternehmen aus. Mithilfe geeigneter Software können Änderungen der Konstruktionen erfasst und bestimmte Simulationen, bspw. das Auftreten von Wechselwirkungen im elektrischen Feld, vor der eigentlichen Prototypenerstellung durchgeführt werden. Das Ziel der Studie besteht in der Modellierung unterschiedlicher Schrittmacher- und Ablationselektroden und deren Integration in das Offenburger Herzrhythmusmodell (HRM) zur statischen und dynamischen Simulation der biventrikulären Stimulation und HF Ablation bei Vorhofflimmern (AF).
Die Simulation komplexer kardialer Strukturen und kardialer Elektroden ist von Bedeutung für die Optimierung langatmiger und kostspieliger klinischer Studien. Das Risiko der Patientengefährdung wird durch diese Methode auf ein Minimum reduziert. Das Ziel der Studie besteht im Entwurf eines anatomisch korrekten 3D CAD Herzrhythmusmodells (HRM) zur Simulation von elektrophysiologischen Untersuchungen (EPU) und Hochfrequenz-(HF-)Ablationen.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches die empfangenen I/Q-Datenpunkte zuerst für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind. Danach wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.
The invention concerns a method for spectrum monitoring a given frequency band, in which the spectral power density (S(f)) within the given frequency band is determined for all noise and signal components in the frequency band and, in order to detect the presence of one or more signals within the given frequency band, it is evaluated whether the spectral power density (S(f)) exceeds a threshold value (&lgr;). According to the invention, the threshold value (&lgr;) is calculated in accordance with an estimation of a distribution density (hR(S)) for the noise component of the spectral power density (S(f)) within the given frequency band and in accordance with a predefined value for the false-alarm probability (Pfa).
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Spektrum-Monitoring eines vorgegebenen Frequenzbandes, bei dem die spektrale Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes für alle in dem Frequenzband enthaltenen Rausch- und Signalanteile bestimmt wird und für das Detektieren des Vorhandenseins eines oder mehrerer Signale innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes das Überschreiten eines Schwellenwertes (λ) durch die spektrale Leistungsdichte (S(f)) ausgewertet wird. Erfindungsgemäß wird der Schwellenwert (λ) abhängig von einer Schätzung einer Verteilungsdichte (hR(S)) für den Rauschanteil der spektralen Leistungsdichte (S(f)) innerhalb des vorgegebenen Frequenzbandes und einem vorgegebenen Wert für die Falschalarmwahrscheinlichkeit (Pfa) berechnet.
Signal detection and bandwidth estimation, also known as channel segmentation or information channel estimation, is a perpetual topic in communication systems. In the field of radio monitoring this issue is extremely challenging, since unforeseeable effects like fading occur accidentally. In addition, most radio monitoring devices normally scan a wide frequency range of several hundred MHz and have to detect a multitude of different signals, varying in signal power, bandwidth and spectral shape. Since narrowband sensing techniques cannot be directly applied, most radio monitoring devices use Nyquist wideband sensing to discover the huge frequency range. In practice, sensing is normally conducted by an FFT sweep spectrum analyzer that delivers the power spectral density (PSD) values to the radio monitoring system. The channel segmentation is the initial step of a comprehensive signal analysis in a radio monitoring system based on the PSD values. In this paper, a novel approach for channel segmentation is presented that is based on a quantization and a histogram evaluation of the measured PSD. It will be shown that only the combination of both evaluations will lead to an successful automatic channel segmentation. The performance of the proposed algorithm is shown in a real radio monitoring szenario.