Patch and monopole antennas in linear coprime arrays for direction of arrival estimation using compressed sensing
Notice bibliographique
Résumé
Original work on direction of arrival (DOA) estimation relied on uniform linear arrays (ULAs) of antennas. Most of the work focused on improving the algorithms and the configuration of the antenna array and overlooked the effects of practical antennas on the algorithm performance. Very limited work studied DOA estimation within the physical limitations of handheld devices. In this work, we introduce three nonuniform linear coprime arrays based on patch and monopole antenna elements operating in 2.1 and 5.8 GHz bands and assess their behaviour in DOA estimation. The complex radiation patterns of the arrays were incorporated in the DOA estimation algorithm using compressed sensing (CS). Estimation accuracy is quantified by the root mean square error (RMSE) and the results are compared with those obtained by using isotropic antennas, showing that physical antennas can introduce up to 8° of error. Simulations were also carried out using the multiple signal classification (MUSIC) algorithm to demonstrate the advantage of CS in coprime arrays. The MUSIC algorithm failed to detect all sources even at maximum SNR. The impact of reducing the fundamental inter‐element spacing in coprime arrays below to achieve smaller array sizes is investigated as well.
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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 | 0,001 | 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 ».