Eigenspace dynamics of sample covariance matrices
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of the sample covariance matrix is a challenge in array processing, particularly with large-aperture arrays operating in dynamic environments affected by fast maneuvering interferers and background noise. Minimizing the impact of time-dependent variations in the underlying signal statistics requires short observation intervals, thereby reducing the number of snapshots available for covariance estimation. Distinguishing between true variations in the received signal statistics and artifacts introduced by insufficient samples is still an open field of research. Recent developments in random matrix theory (RMT) have provided mathematical foundations to understand the behavior of sample eigenvalues and eigenvectors, and how they deviate from their population counterparts due to the lack of snapshot support. Similarly, expressions have been obtained to describe the “distance” between an initial eigenspace (spanned by p eigenvectors), relative to a subsequent eigenspace (spanned by q eigenvectors). In this paper, simulations corresponding to a horizontal array operating in a realistic environment are used to investigate RMT-based metrics that quantify time-dependent eigenspace stability. This research develops mathematically justifiable methods for proper data segmentation into intervals that exhibit local stationarity, providing data-driven higher bounds for the number of snapshots available for the computation of sample covariance matrices.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».