Robust Minimum Variance Beamforming with Dual Response Constraints
Notice bibliographique
Résumé
The minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer is a popular method of combining multiple antenna outputs in order to recover a signal of interest (SOI) with known steering vector in the presence of noise and interference. However, in practice the precise value of the SOI steering vector is unknown and only an estimate is used. In hopes of protecting the actual SOI in case of mismatches it has been recently proposed to use a non-attenuation constraint inside a hypersphere centered at the presumed SOI steering vector. In an effort to strike a balance between robustness to steering vector error and interference-plus-noise suppression, we propose in this paper to use two concentric hyperspheres instead of one with different degrees of protection in each. We determine conditions on the user defined parameters to ensure existence of a solution to the resulting constrained optimization problem. The multiply constrained filter solution is demonstrated to be of the diagonally loaded type with adaptive loading factor. We further give necessary conditions for the two-constraint filter to be distinct, in terms of SINR, to the one-constraint case. Numerical simulations show that using two constraints yields improved SINR performance compared to one constraint for small steering vector mismatches or large input SNR.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».