Direction‐of‐arrival estimation for far‐field acoustic signal in presence of near‐field interferences
Notice bibliographique
Résumé
The far‐field acoustic signal received by an acoustic array is frequently affected by near‐field interferences. This causes deterioration of the direction‐of‐arrival (DOA) estimate for the far‐field signal. To enhance the DOA estimate, the novel near‐field/far‐field (NFFF) beamformer is proposed. Such a beamformer optimises the beam pattern for far‐field detection by maximising the beamformer output in the direction of the far‐field target signal with the imposed condition to eliminate interfering signals from near‐field locations. As the interference suppression only occurs at specific positions of near‐field interferences, a blind zone in the far‐field direction present in conventional methods will not be introduced. The NFFF beamformer is also applicable for coherent signals and for multi‐interferers. For a stationary situation where interferers’ locations are fixed, the NFFF beamformer computations do not require time updates and the computational load is similar to that of the conventional beamformer. The method can be extended to several situations such as acoustic monitoring performed from a stationary platform subjected to water currents, waves, winds and other variables, all of them generating nearby interferences, and also to different array configurations including two‐dimensional (2D) and 3D arrays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».