Harmonic Retrieval Joint Multiple Regression: Robust DOA Estimation for FMCW Radar in the Presence of Unknown Spatially Colored Noise
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, we present a direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm named Harmonic Retrieval joint Multiple Regression (HRMR) for FMCW radar against unknown spatially colored noise. The HRMR algorithm focuses on the direct data domain. First, the target's IF signal is resolved and reconstructed by the selected harmonic retrieval method. Then, we regard the signal expression of each array element as an independent form of multiple regression and further achieve the DOA by iteratively estimating the regression coefficient of the reconstructed target's IF signal from each array element one at a time. By exploiting the existence of the same noise distribution on each element whether the noise is spatially colored or Gaussian white (i.e., temporally and spatially white), the HRMR algorithm eliminates the negative effect of the spatially colored noise and demonstrates robustness. In addition, the impact of the poles of the spatially colored noise is displayed by experiments. Furthermore, we validate that the number of saturated targets of HRMR algorithm is not restricted by the number of array elements in simulations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».