Eigenvector-based test for local stationarity applied to beamforming
Notice bibliographique
Résumé
Sonar experiments with large-aperture horizontal arrays often include a combination of targets moving at various speeds, resulting in non-stationary statistics of the data snapshots recorded at the array. Accurate estimation of the sample covariance (prior to beamforming and other array processing procedures) is achieved by including a large number of snapshots. In practice, this accuracy is affected by the requirement to limit the observation interval to snapshots with local stationarity. Data-driven statistical tests for stationarity are then relevant as they allow determining the maximum number of snapshots (i.e., the best case scenario) for sample covariance estimation. This work presents an eigenvector-based test for local stationarity. It can be applied to the improvement of beamforming when targets must be detected in the presence of loud-slow interferers in the water column. Given a set of (possibly) non-stationary snapshots, the proposed approach forms subsets of a few snapshots, which are used to estimate a sequence of sample covariances. Based on the structure of sample eigenvectors, the proposed test gives a probability measure of whether such consecutive sample covariances have been drawn from the same underlying statistics. The approach is demonstrated with simulated data using parameters from the Shallow Water Array Processing (SWAP) project.
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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 | 0,008 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».