Detection of human targets behind the wall based on singular value decomposition and skewness variations
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
A novel method for stand-off detection and localization of human targets behind the wall using a monostatic ultra wideband (UWB) radar is proposed. In this method, Singular Value Decomposition (SVD) and skewness are employed to achieve detection and localization. Identification of possible bins that may contain the target is done using the SVD while decision about the presence of the target in the identified bin is made using skewness. After preprocessing of the signal, skewness of the radar returns over the scans at every bin is calculated before applying this methodology. In this method, the contributions of the clutter is removed to enhance the returns from the target, by removing the dominant singular values iteratively and the range profiles over scans are reconstructed at each iteration. After each iteration, the energy in the bin over the scans is compared and the bin with maximum energy is identified as a potential target location and the previously determined skewness at this bin is compared against a precomputed data-dependent threshold. A target is declared detected if the skewness at the selected bin is lower than the threshold. The proposed method is applied on 46 measurements with a single target behind 20 cm thick gypsum wall. This method produced a 0% probability of error type I (False detection) and 4.34% error type II (missed detection) while detecting single targets. Using the same approach, it was also possible to discriminate between two targets standing 0.3 m away from each other and 3.5 m behind a 20 cm thick gypsum wall.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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