Detection of narrow-band sonar signal on a Riemannian manifold
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of narrow-band signal detection in a passive sonar environment. The classical method employs a fast Fourier Transform (FFT) delay-sum beamformer in which the feature used in detection is the output of the FFT spectrum analyser in each frequency bin. This is compared to a locally estimated mean noise power to establish a likelihood ratio test (LRT). In this paper, we suggest to use the power spectral density (PSD) matrix of the spectrum analyser output as the feature for detection due to the additional cross-correlation information contained in such matrices. However, PSD matrices have structural constraints and describe a manifold in the signal space. Thus, instead of the widely used Euclidean distance (ED), we must use the Riemannian distance (RD) on the manifold for measuring the similarity between such features. Here, we develop methods for measuring the Fréchet mean of noise PSD matrices and optimum weighting matrices for measuring similarity of noise and signal PSD matrices. These are then used to develop a decision rule for the detection of narrow-band sonar signals using PSD matrices. The results yielded by the new detection method are very encouraging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».