Asymptotically optimal narrowband signal detection using uniform linear array antenna
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the detection of a narrowband signal in Gaussian noise with unknown parameters. Assuming unknown direction-of-arrival (DoA), amplitude, frequency, phase and noise variance, two Separating Function Estimation Tests (SFETs) and a Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) are proposed to detect the signal. These SFETs are estimates of a proposed Separating Function (SF). This proposed SF provides asymptotically optimal detectors using Maximum Likelihood Estimation (MLE) and is derived by the decomposition of Fisher information function of the induced maximal invariant. We propose two estimators MLE and Outlier Processed MLE (OPMLE) for estimation of the SF. It is shown that, the MLE of frequency and DoA are obtained by an exhaustive search to maximize the absolute of the two-dimensional discrete Fourier transform (DFT) of the received signals. We propose OP-MLE as an MLE based estimator by first eliminating the outliers from the DFT of the received signal using a pre-estimation of DoA and frequency. The simulation results show that the omission of outliers results in considerable improvement. Similarly, the resulting SFET using OP-MLE provides a higher probability of detection comparing with SFET using MLE and GLRT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».