Eigenvector pruning method for high resolution beamforming
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an eigenvector pruning algorithm for the estimation of the signal-plus-interference eigenspace, required as a preliminary step to subspace beamforming. The proposed method considers large-aperture passive array configurations operating in environments with multiple maneuvering targets in background noise, in which the available data for estimation of sample covariances and eigenvectors are limited. Based on statistical properties of scalar products between deterministic and complex random vectors, this work defines a statistically justified threshold to identify target-related features embedded in the sample eigenvectors, leading to an estimator for the signal-bearing eigenspace. It is shown that data projection into this signal subspace results in sharpening of beamforming outputs corresponding to closely spaced targets and provides better target separation compared to current subspace beamformers. In addition, the proposed threshold gives the user control over the worst-case scenario for the number of false detections by the beamformer. Simulated data are used to quantify the performance of the subspace estimator according to the distance between estimated and true signal subspaces. Beamforming resolution using the proposed method is analyzed with simulated data corresponding to a horizontal line array, as well as experimental data from the Shallow Water Array Performance experiment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».