Multiemitter Two-Dimensional Angle-of-Arrival Estimator via Compressive Sensing
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a multiemitter 2-D angle-of-arrival (AoA) estimation scheme. It consists of an AoA estimation algorithm based on impinging signal spatial sparsity, Dantzig selector (an l1-norm minimization solution), and a six-element nonuniformly random-spaced 2-D array. The new scheme can identify more signals than the number of sensors without requiring a priori knowledge of signals and in a low signal-to-noise ratio (SNR) environment. It is demonstrated from 2 to 18 GHz with ten simultaneous incoming signals within 500 MHz instantaneous bandwidth. The number of signals, bandwidth, and frequency range are determined by the performance of digital receivers and are not limited by the compressive sensing (CS)-based 2D-AoA estimation scheme. Note that the random selection of element locations plays a vital role in ensuring that the new scheme achieves a highly successful estimation rate (SER). This is because random sensing is one of the key factors in CS. The only constraint of element locations is the spacing between elements, which has to be bigger than the diameter of cavity-backed-spiral-antenna. Simulation results show that the 2D-AoA estimator has more than 69%, 82%, and 90% SER if the measurement error is less than or equal to 1°, 2°, and 4°, respectively, when SNR is between -10 and 10 dB.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».