Increasing the Uniform Degrees of Freedom for Moving <i>q</i>-Dilated Arrays
Notice bibliographique
Résumé
For$q$-dilated arrays, i.e., dilated arrays with dilation factor$q$, the uniform degrees of freedom (uDOFs) of the synthetic array after array motion can be increased by a factor of$q$compared with that of original linear arrays for$q\leq 3$. However, when$q\geq 4$, the number of uDOFs of the synthetic arrays of$q$-dilated arrays is only three using existing moving array models. To achieve a high number of uDOFs for$q$-dilated arrays with$q\geq 4$, in this article, we design a new moving array processing model in$q$-dilated arrays, which synthesizes multiple shifted arrays with displacements of half wavelength multiples. The number of shifted arrays in the proposed model is shown to be a function of the dilation factor$q$. First, we prove that the number of uDOFs of synthetic arrays of$q$-dilated arrays can be$q $times that of their original arrays for arbitrary positive integer$q$. Hence, the maximum number of detectable sources for direction-of-arrival (DOA) estimation is increased by a factor of$q $. Second, we apply the new model to two-parallel$q$-dilated arrays to estimate the 2-D DOAs, increasing the number of identifiable sources by a factor of$q$for 2-D DOA estimation. Numerical examples show the superiority of the proposed model based on$q $-dilated arrays.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».