Multitarget track before detect with MIMO radars
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) radar systems show that they have the potential to improve detection and localization performance of targets over bistatic and multistatic radars. Unlike beam forming, which presumes a high correlation between signals either transmitted or received by an array, the MIMO system exploits the independence between signals at the array elements due to transmit diversity. Previous works focus on waveform design, signal processing and target localization with MIMO radars while no attention has been given to tracking algorithms. In this work, the problem of tracking multiple targets using MIMO radars is considered. The scenario includes multiple targets in a widely-separated MIMO architecture in which Radar-Cross-Section (RCS) diversity can be utilized. Multi target version of Track-Before-Detect (TBD) algorithm is implemented for the collected M × N orthogonal signals at the receiver, where M is the number of transmitters and N is the number of receivers. Besides having the advantage of integrating information over time on unthresholded measurements to yield detection and tracking simultaneously, the TBD technique enables tracking and detecting targets in low Signal-to-Noise-Ratio (SNR) environments. Also, a modified multiple sensor TBD, which weights the target observability to the sensor as a result of target RCS diversity in the likelihood calculation to best fit the centralized MIMO tracking is proposed. Finally, Monte Carlo simulations are performed to evaluate the performance of the proposed tracking algorithm.
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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 | 0,000 | 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 découle