A hierarchical mixture model for sparse broadband scattering functions between moving platforms
Notice bibliographique
Résumé
A hierarchical mixture model is considered for sparse broadband acoustic Green's functions [J. Acoust. Soc. Am. 130, 2346, Canadian Acoust. 40(3)]. Such a mixture model can be employed to match arbitrary second order statistics of a channel over time-bandwidth and angle. The model matches these statistics while simultaneously admitting the degree of sparsity necessary to capture propagation between moving platforms through the ocean waveguide. The uppermost stage of the hierarchy is specified by a mean bulk relative platform speed. Conditioned on this is a structured field of beta distributions associated with the probabilities of ensonified paths over beam-Doppler and frequency. The mixture model of the response is built from Bernoulli indicator variables whose probabilities are drawn from the field of betas. Posterior mean and variance are reviewed and used in an underwater acoustic receiver structure to replace Kalman like estimators of response as well as phase looked loop structures for symbol timing. The performance in terms of mean squared error is 10 dB lower than conventional Wiener filtering schemes when the channel response is significantly sparse. Reduction of this margin occurs as either sparsity or SNR is degraded. This degradation in performance is quantified under a range of sparsity constraints associated with the beta variates. [Work supported by the Naval Innovative Science and Engineering Program and the Office of Naval Research.]
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».