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Enregistrement W1554855718 · doi:10.1109/iscas.2004.1328779

A novel wideband DOA estimation technique based on harmonic source model for a uniform linear array

2004· article· en· W1554855718 sur OpenAlexaff
Yegui Xiao, Liying Ma, K. Khorasani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDirection-of-Arrival Estimation Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWidebandWaveformCovariance matrixComputer scienceDirection of arrivalAlgorithmSingular value decompositionHarmonicSIGNAL (programming language)A priori and a posterioriTrigonometric functionsEstimation theoryElectronic engineeringMathematicsAcousticsAntenna (radio)TelecommunicationsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wideband direction of arrival (DOA) estimation problem has attracted a lot of attention in recent years due to its practical importance in many important areas. In this paper, a wideband DOA technique is proposed. This technique is based on two main ideas: (i) the correlation between the sensor measurements of a uniform linear array (ULA) and a sine or cosine waveform with known frequency forms a sequence that may be regarded as a sinusoidal signal with multiple frequencies associated with the time delays of all the sources; (ii) the DOA estimation can then be cast into a frequency estimation problem that may be solved by utilizing the AR model of a sinusoidal signal. The DOAs are identified by a grid search based on the estimated AR model. The new technique may be applied to both incoherent as well as coherent real-valued sources of harmonic or nonharmonic nature. Furthermore, the method does not require the use of the computationally intensive singular value decomposition (SVD) operation and the a priori knowledge of the number sources. It has been demonstrated through extensive simulations that the proposed technique is advantageous compared to the other commonly used techniques, such as the incoherent wideband MUSIC (IWM) and the coherent steered covariance matrix (STCM) based methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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