Closed form expression for the Cramér-Rao lower bound for the DOA estimates from spatially and temporally correlated narrowband signals considering noncircular sources
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we derive for the first time an explicit expression for the stochastic Cramér-Rao lower bound (CRLB or CRB) of the DOA estimates from spatially and temporally correlated signals generated from noncircular sources. The new CRB is compared to those of circular temporally correlated and noncircular independent and identically distributed (iid) signals. It will be shown that the CRB obtained assuming both noncircular sources and temporally correlated signals is lower than the CRBs derived considering only one of these two assumptions. This illustrates the potential gain that both the noncircularity and the temporal correlation provide when considered together. It will also be proved that the difference between the three CRBs increases with the number of snapshots. However, as the signal-to-noise ratio (SNR) increases, the CRBs merge together and decrease linearly. Moreover, we notice that in low SNR values the temporal correlation is more informative about the unknown DOA parameters than the noncircularity. Finally, we show the dependence of the CRB on the noncircularity rate, the noncircularity phase separation and the DOA separation.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».