Implementation and Evaluation of LS-SVM Optimization Methods for Estimating DoAs
Notice bibliographique
Résumé
Important technological advancement in designing smart array antennas has been encouraged many researchers to concentrate their work on the two main concepts of the direction of arrival (DoA) and beamforming techniques. The preliminary objective of beamforming techniques includes, electronically, the mainbeam in the direction of interest at a certain time and measuring the output power. In this scenario, the main practical challenge resides in achieving maximum output power in which the direction of steered mainbeam coincides with the direction of arrivals. Since the involved problems in most DoA estimation optimizations consist of a lot of unknown parameters including direction of arrivals, SNRs, signal waveforms and samples of noises in the array output, it may become impossible to build a large enough training dataset for covering the distributions for all the aforementioned test data. An alternative way to overcome this constraint which we aim at stressing in this work involves employing support vector machine algorithms for separating unknown components of the actual input in the higher dimensional feature space. In this work, we have implemented the decision directed acyclic graph (DDAG) and Vapnik-Chervonenkis (VC) methods for the least squares support vector machine (LS-SVM) algorithms for estimating DoAs. We have rigorously verified that DoAs are very much affected the antenna array geometries. In addition, we have investigated the quality of the communication channel by the concept of bit error rate (BER).
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».