An Accurate Correlation-Type Doppler Estimator in Dynamic Underwater Acoustic Channels using Comb-Type Shift-Orthogonal Pilot Signals
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a practical and accurate Doppler estimator for signals propagating in underwater acoustic (UWA) channels. Estimation is performed with relatively short shift-orthogonal pilot sequences due to their correlation properties. Pilot bursts are OFDM (orthogonal frequency division multiplexing). The receiver performs Doppler estimation by cross-correlating the received signal with the known pilot signal, resulting in a Doppler phase estimate from which the Mach number is determined in real-time. The estimator operates at the sample rate of the signal, which yields a Mach number estimate every sample. Therefore, instantaneous changes in the Mach number are known, thereby allowing the tracking of Doppler effects in dynamic channels. A design criterion for the estimator’s validity is derived, which relates bandwidth, carrier frequency and sequence length with Mach number. A MATLAB Simulink model of the estimator is presented. The results show its performance in synthetic channels that simulate relative motion between transmitter and receiver. The Cramer-Rao lower bound (CRLB) analysis shows the estimator achieving a variance below 10 -4 for SNRs above 20 dB. This is a near-optimal estimator. Additionally, compared to other estimators, the computational complexity is considerably lower and the range of valid Mach numbers that it can address is higher.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».