Training-based adaptive transmit-receive beamforming for random phase radar signals
Notice bibliographique
Résumé
The advent of increasingly sophisticated control over the transmitted signal has enabled the consideration of multiple input, multiple output (MIMO) radar systems wherein each transmitter transmits a different waveform. Exploiting this capability, MIMO radars can improve target detection by jointly designing the transmit signal and receive filter so as to optimize the resulting signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). However, the SINR depends on the clutter covariance matrix which, in turn, is a function of the transmitted signal. This paper considers the joint design of adaptive transmit and receive weights to maximize the SINR of a target at a chosen look angle-Doppler point. This is akin to extending receive-only space-time adaptive processing (STAP) to include transmit adaptivity. Previous work in joint design assumed that the required second-order statistics are known a priori. In this paper we develop a method to estimate the required statistics through a number of training sequences. The estimation is based on received data only, and does not assume any specific structure for, or a-priori knowledge of, the clutter covariance matrix. We do assume that the clutter statistics do not change during the training and detection intervals. Simulation results show that, as in receive-only STAP, the proposed method does not suffer from a large SINR loss with respect to the known-covariance case.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».