<title>Geolocation of multiple emitters in the presence of clutter</title>
Notice bibliographique
Résumé
In geolocating by time difference of arrival (TDOA), an array of sensors at known locations receive the signal from an emitter whose location is to be estimated. Signals received at two sensors are used to obtain the TDOA measurement. A number of algorithms are available to solve the set of nonlinear TDOA equations whose solution is the emitter location. An implicit assumption in these algorithms is that all the measurements obtained are from a single emitter. In practice, however, one has to deal with measurement origin uncertainty, which is a result of either multiple emitters being present in the region of interest, or clutter returns. In this paper, a method to determine the location of multiple emitters in a cluttered environment is presented. Several unmanned aerial vehicles (UAVs) are assumed as receivers of the electromagnetic emission from the emitter. Emissions received by different UAVs are used to obtain the TDOAs. Using a constrained optimization procedure, measurement-to-emitter associations are determined. Then, the resulting nonlinear equations are solved to find the emitter locations. An Interacting Multiple Model (IMM) estimator is used to track the located sources and to obtain their motion parameters.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».