Passive geolocation and tracking of an unknown number of emitters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An algorithm for the geolocation and tracking of an unknown number of ground emitters using the time difference of arrival (TDOA) measurements in practical scenarios is proposed. The focus is on solving the important issue of data association, i.e., deciding from which target, if any, a measurement originated. A previous solution for data association based on the assignment formulation for passive measurement tracking systems relied on solving two assignment problems: an S-dimensional (or SD, where S /spl ges/ 3) assignment for association across sensors and a 2D assignment for the measurement-to-track association. In this paper, (S + 1 )D assignment algorithm - an extension of the SD assignment formulation - that performs the data association in one step, is introduced. It will be shown later that the (S + 1 )D assignment formulation reduces the computational cost significantly without compromising tracking accuracy. The incorporation of correlated measurements, as with the case of TDOA measurements, into the SO framework that typically assumes uncorrelated measurements, is also discussed. The nonlinear TDOA equations are posed as an optimization problem and solved using SolvOpt, a nonlinear optimization solver. The interacting multiple model (IMM) estimator is used in conjunction with the unscented Kalman filter (UKF) to track the geolocated emitters.
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.
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) | 0,000 | 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 découle