Signal Processing Methods in Riemannian Geometry with Application to Drone Detection
Notice bibliographique
Résumé
The number of drones manufactured by many companies, such as DJI, Parrot, and 3D-Robotics, is always on the rise.Drones are widely used for commercial purposes, such as the delivery of goods, surveying and monitoring public places.On the other hand, drones can also be used to perform terrorist attacks or can be used to transport illegal drugs.Thus, a fast and reliable drone detection technique is very much needed to allow enough time for countermeasures in critical situations.Drones are considered complex targets which can range in size from 10 m 2 to 0.01 m 2 with symmetrical shape and fluctuating radar cross section (RCS), hence low signal-to-interference-plusnoise ratio (SINR).Current radar systems with classical signal processing techniques might fail to detect drones in low SINR environments with limited number of received snapshots.Multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems with signal processing methods in Riemannian space can be exploited to improve the probability of drone detection, enhance the robustness of the direction of arrival estimation and improve the minimum variance distortionless response beamforming by estimating the interference-plus-noise covariance matrix in Riemannian space.This dissertation utilizes uniform linear array (ULA) MIMO radar systems and proposes two Riemannian geometry-based constant false alarm rate (CFAR) detectors, a direction of arrival estimation technique based on Riemannian mean and distance, and interference-plus-noise covariance matrix estimation for beamforming in a Riemannian space.All proposed techniques exploit the regularized Burg algorithm (RBA) to convert each range bin into a Toeplitz Hermitian positive definite (THPD) matrix, which represents a point on the Riemannian manifold.Although Toeplitz structure is generated from ULA configurations, non linear array configurations would produce non-Toeplitz covariance matrices even if RBA guarantee Toeplitz structure.The proposed Riemannian-Brauer matrix (RBM) CFAR detector is based on the Riemannian distance between the Riemannian mean of the clutter-plus-noise Brauer bound and the THPD covariance matrices of the outliers.Also, the proposed ULA uniform linear antenna WSF weighted spatial filter xvi
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».