Concurrent adaptive beamforming for standard hexagonal array based on dual norm‐constraint correntropy in the presence of alpha stable noise
Notice bibliographique
Résumé
This article presents dual norm-constraint correntropy beamforming methods for standard hexagonal array (SHA) to mitigate the effects of alpha stable noise and maintain the sparsity of filter coefficients. Both goals are achieved simultaneously through the use of norm regularization constraint and the novel convex combination technique. Firstly, we construct constrained optimization equations considered the constraints present in the constrained least-mean-square (CLMS) algorithm by incorporating the maximum correntropy criterion (MCC). In addition, in order to decrease the number of active elements for limited power supply array system, we introduce an L1-norm equation to the list of constraints of the adaptive filter that forces the coefficients with small magnitudes to zero. Then, we utilize the convexity and stability of L2-norm to devise the constrained maximum correntropy gradient L2-norm (CMCG-L2) for further reducing the misadjustment caused by alpha noise and improving the directivity performance of the adaptive beamformer. A novel convex combination scheme is also reported to satisfy the conflicting requirements between the sparsity and mean-square-error. Our simulation results demonstrate the superiority of the proposed methods over other previously developed beamforming techniques.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».