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Enregistrement W2161887073 · doi:10.1109/tsp.2007.909223

A Two-Stage Approach to Estimate the Angles of Arrival and the Angular Spreads of Locally Scattered Sources

2008· article· en· W2161887073 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Signal Processing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDirection-of-Arrival Estimation Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimatorAlgorithmChannel (broadcasting)Angle of arrivalDirection of arrivalCovarianceComputer sciencePreprocessorMathematicsStatisticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new two-stage approach to estimate the nominal angles of arrival (AoAs) and the angular spreads (ASs) of multiple locally scattered sources using a uniform linear array (ULA) of sensors. In contrast to earlier works, we consider both long- and short-term channel variations, typically encountered in wireless links. In the first stage, we exploit sources independence to blindly estimate the channel over several data blocks regularly spaced by intervals larger than the coherence time but each, short enough in length, to make time variations negligible within the block duration. We, thereby, decouple the multisource channel parameters estimation problem in hand into parallel and independent single-source channel parameters estimation subproblems. In the second stage, for each spatially scattered source, we process the corresponding sequence of quasi-independent channel realization estimates as a new single-scattered-source observation over which we apply Taylor series expansions to transform the estimation of the nominal AoA and the AS of the corresponding scattered source into a simple localization of two closely spaced, equi-powered, and uncorrelated rays (i.e., point sources). To localize both rays, we propose new accurate and computationally simple closed-form expressions for the mean value of the spatial harmonics and their separation by means of covariance fitting. An asymptotic performance analysis is also provided to prove the efficiency of the proposed estimators. Then, the AS and the nominal AoA of every source are directly deduced. The whole proposed framework takes advantage of the capabilities of the preprocessing channel identification step (to reduce the noise effect and decouple the estimation of the channel parameters of every source from the others) and the new simple and accurate closed-form estimators to accurately retrieve the channel parameters even in the most adverse conditions, mainly low signal-to-noise ratio (SNR), few sensors, no prior knowledge of the angular distribution, and closely spaced sources, as supported by simulations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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