High Resolution Detection, Estimation and Location Using GTF DoA Method for Smart Antenna System
Notice bibliographique
Résumé
Accommodating multiple users within the limited available bandwidth and providing the same Quality of Service (QoS) to all the users is a challenging task. Channel capacity can be increased by using the Spatial Division Multiple Access (SDMA) technique. Smart Antenna Systems are used to implement the SDMA technique in Real-Time and it also helps in finding the high-resolution Direction of Arrival (DoA) detection of the desired mobile users. In this paper novel Gaussian Triangular Factor (GTF) method is proposed for the detection of the desired mobile users from the 3-D spatial domain. This method is based on vector subspaces, which perform the triangular decomposition of the entire Eigenspace into the Lower Element Factor (LEF) and Upper Element Factor (UEF). These are then supplied for the computation of the power spectrum where peaks represent the detected locations of the desired mobile users in the 3-D spatial field. The proposed method was able to detect all the desired users, which were spaced nearer or far apart spatially, it provided high-quality detection regardless of the number of antenna elements used at the Base Station (BS). The GTF Method was able to detect all the desired users under the presence of heavy noise, fading, and interference. It was able to suppress the side lobes, back lobes, and grating lobes thus immensely improving the detection quality, detection range, system power consumption, detection efficiency, and effectiveness. The proposed GTF method was compared with several existing methods and it provided the best results for different performance parameters like Detection Error, Resolution, Time Complexity, and Disturbance Error.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».