Adaptive sonar detection performance prediction in an uncertain ocean
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of predicting detection performance when the signal wavefront is uncertain and the noise field directionality is unknown. Passive sonar detection in this scenario typically involves robust adaptive beamforming with limited training data. The classical sonar equation, however, assumes the noise field and signal wavefront are known exactly. In this paper, we use the statistics of the generalized likelihood ratio test (GLRT) for the composite hypothesis of a multirank signal in Gaussian noise with unknown covariance matrix to evaluate the detection threshold (DT) as function of ocean uncertainty and number of noise training snapshots. Further, the trade-off between array gain (AG) and detection threshold (DT) is studied as a function of training sample size in a dynamic interference environment. Detection performance of the GLRT is characterized in terms of bounds on the middle 80th percentile of classical passive sonar figure of merit (FOM) and range-of-the-day (RD) over an ensemble of ocean environments. Different classes of environments including downward refracting and upward refracting scenarios are examined with particular attention to the Florida Straits region. Example performance prediction bounds are presented using real horizontal noise field and environmental data. [Work supported by ONR.]
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».