Sparse broadband acoustic response estimation via a gaussian mixture model with application to m-ary orthogonal signaling
Notice bibliographique
Résumé
Shallow water acoustic response functions at high frequencies and large bandwidths exhibit spatio temporal variability that depends greatly on the propagation media's volume and boundary conditions as well as system source-receiver motion.For this reason practical acoustic systems invariably must operate without perfect knowledge of the space-time state of the ocean media.Considered here is a Gaussian mixture assignment over Doppler and channel bandwidth employed to describe the am plitude and phase of such acoustic response functions over signal duration and bandwidth that can serve in many scenarios to replace recursive least squares and Kalman-like algorithms.The mixtue Gaussian model of channel dynamics allows for the accurate and adaptive description of the response function.The model is flexible and naturally accommodates varying degrees of observed channel spar sity.Posterior expectations are derived and shown to be soft shrinkage operators over Doppler-channel frequency.The model allows for novel and accurate estimates regarding the aggregate acoustic path dilation process that serve to replace conventional phase locked loops.This adaptive filtering scheme with aggregate path dilation estimation and compensation is tested on M-ary orthogonal signals at both 1 and 2 bits per symbol during the Unet08 acoustic communication experiments.These tests took place in the downward refracting, lossy bottom environment of St. Margaret's Bay Nova Scotia off of the R/V Quest.Receiver algorithms based on this approach were applied to a single element acoustic time series and empirical bit error rates demonstrate a 4 dB improvement over rank based maximal path combining methods.For a single hydrophone at 2 bits per symbol a bit error rate of less than 10~4 is observed at received SNR < -10 dB corresponding to an SNR/bit < 14 dB.39 -Vol.40 No.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».