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Enregistrement W2943517038 · doi:10.1049/iet-rsn.2019.0009

Design of spectrally compatible waveform with constant modulus for colocated multiple‐input multiple‐output radar

2019· article· en· W2943517038 sur OpenAlexaff
Xinhai Wang, Gong Zhang, Yu Zhang, Qixia Wang, Henry Leung

Notice bibliographique

RevueIET Radar Sonar & Navigation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadar Systems and Signal Processing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education
Mots-clésWaveformConstant (computer programming)AcousticsRadarModulusGeologyPhysicsComputer scienceMathematicsTelecommunicationsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the problem of designing unimodular waveform with spectral compatibility for multiple‐input multiple‐output radar in the presence of multiple targets and the signal‐dependent interferences. A new approach is proposed to optimise the spectrally compatible radar waveform subject to not only the constant modulus constraint and the similarity constraint but also the signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio (SINR) requirements for targets, aiming at suppressing the radar energy in some space‐frequency areas occupied by other cooperative communication systems. However, the formulated optimisation problem is NP‐hard because of the existence of the non‐convex constraints. Based on the dual ascent framework, the authors develop an iterative algorithm to solve this challenging problem. The receive filter is obtained at the beginning of each iteration with the off‐the‐shelf technique and an innovative method termed phase‐only dual ascent method is proposed to get the desired waveform. Additionally, they analyse the performance of the waveforms designed under the global SINR constraint and the local SINR constraint, respectively. Moreover, the convergence of the proposed algorithm is discussed concretely. Finally, the numerical simulations are provided to show the validity of the proposed approach.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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