Strengths and limitations of the Fourier method for detecting accelerating targets by pulse Doppler radar
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
The Fourier transform method has been generally used in pulse Doppler radar for detecting targets that are moving with acceleration, despite the phenomenon known as Doppler smearing which limits the performance of the method. Examples of accelerating targets are manoeuvring aircraft and missiles. The authors quantify the effects of Doppler smearing. In using a pulse Doppler radar to detect a nonaccelerating target in additive white Gaussian noise and to estimate its radial velocity, the Fourier method provides an output signal-to-noise ratio (SNR) that increases linearly with the number of pulses. When the target is accelerating, the Fourier method may still be used to detect the target and estimate its median velocity, provided the acceleration is small enough in the sense described. For a given acceleration, when the number of pulses is increased, the output SNR of the Fourier method varies as a concave function, increasing to a maximum and then decreasing, before the method fails catastrophically. Thus the number of pulses and the acceleration have to be matched to achieve optimum performance. Empirical formulas for the dependence of the optimum SNR and the optimum number of pulses on the acceleration are given. The results are shown to be relevant to the design of generalised likelihood ratio test detectors that apply a search over a grid.
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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