Tracking of Radar Targets With In-Band Wireless Communication Interference in RadComm Spectrum Sharing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Radar and communication system (RadComm) spectrum sharing has received considerable attention from the research community in recent years. This paper considers the distributed radars present in the surveillance region with multiple in-band wireless communication transmitters (IWCTs). A new measurement model is proposed by considering both radar returns and returns due to IWCTs. The tracking performance is evaluated using the global nearest neighbor (GNN) tracker with an extended Kalman filter (EKF) for the received measurement set. A single radar case is considered, where near geometry scenario (IWCTs are placed near the radar and target) and far-geometry scenario (IWCTs are placed far from the radar and target) are considered to evaluate the tracking performance. It is observed that a large number of tracks are resulted due to IWCTs, and identifying the actual target track is ambiguous in a single radar case. Therefore, in the second case, multiple radars are placed to investigate the problem comprehensively. The track-to-track association (T2TA) is performed to identify the true target track on multiple tracks produced owing to the presence of IWCTs and the resulting tracks from all radars pertaining to the true targets. Once the true target tracks from each radar are identified, using the T2TA, the track-to-track fusion (T2TF) is carried out to improve the estimates of the true target. The simulation results are quantified with position root mean square error (PRMSE). The posterior Cramer–Rao lower bounds (PCRLBs) quantifying the achievable estimation accuracies are also presented. The simulation results reveal that the association and fusion of tracks from multiple radars identify the true target track with good accuracy and overcome the inability to determine the true track, as in the case of a single radar. Further, the results disclose that, as the number of radars increases, the T2TA and fusion improved the PRMSE.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle