Blind System Identification in Noise Using a Dynamic-Based Estimator
Notice bibliographique
Résumé
In this work we consider the problem of blind system identification in noise driven by an independent and identically distributed (i.i.d) non-Gaussian signal generated from a deterministic nonlinear chaotic system. A new estimator for the phase space volume (PSV) which is a dynamic-based property of chaos is derived using the maximum likelihood formulation. This novel estimator of PSV is denoted as the maximum likelihood phase space volume (ML-PSV). The Cramér Rao Lower Bound (CRLB) of the ML-PSV estimator has also been derived. We have shown that the mean square error of the ML-PSV estimate gradually approaches its CRLB asymptotically. An algorithm is formulated that applies the ML-PSV estimator as an objective function in the task of blind system identification of autoregressive (AR) and moving average (MA) models. The proposed technique is shown to improve blind identification performance at low signal-to-noise ratio (SNR) when the system is driven by both chaotic numeric and symbolic signals. The efficiency of our proposed method is compared with conventional blind identification methods through simulations. Our technique is further validated through experimental evaluation based on a software defined radio (SDR). Results show that the ML-PSV method outperforms the existing blind identification methods producing estimates at a low SNR of$\le20$dB.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».