Low Latency Compressive Sensing using Multi-Resolution Analysis In Radar Signal Processing
Notice bibliographique
Résumé
The digital world becomes dominated by electronic devices.The demand for higher speeds is growing every day which implies a higher demand for the signal acquisition and processing speeds and a wider signal bandwidth.The analog-to-digital converter (ADC) is the first step in the digital world.As stated by the Shannon/Nyquist sampling theorem, the ADC must sample the signal at a rate two times faster than the signal bandwidth in order to avoid data loss.However, the advances of ADC cannot always meet these demands.Therefore, considerable research has been done to find new approaches to acquiring the signal at a rate lower than the Nyquist rate (sub-Nyquist) while capturing the data with no losses or distortion.In recent years, compressive sensing (CS) has come to light as a new signal processing paradigm.CS exploits signal sparsity characteristics to acquire the signal using a number of samples much lower than the Nyquist rate.Our focus is studying CS and its applications to radar.We study different successful CS practical implementation approaches.However, these approaches lead to an undesired high-latency in the computation and signal reconstruction.This thesis has four main contributions that build on each other.First, we study the effect of prior information on the CS recovery performance and introduce a new formula to improve the utilization of the prior information in CS pulse radar.Second, we exploit prior information and multi-resolution analysis properties to introduce a low-latency sub-Nyquist adaptive sampling algorithm.The proposed algorithm is a modified version of CS sampling approach called Xampling but uses Haar wavelets.The Haar wavelet based approach is found to be useful to extract target range information for radar applications that requires only target range detection.Third, we modified our Haar approach by using S-transform bases instead of Haar bases.The S-transform based algorithm is capable of analyzing signal frequency and phase that gives the algorithm the ability to extract target range and speed information in
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».