Joint DOD and DOA detection for MIMO radar based on signal subspace reconstruction and matching
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
In this study, the Direction Of Departure (DOD) and Direction Of Arrival (DOA) of signals detection for Multi-Input Multi-Output (MIMO) radar is discussed. A novel signal subspace reconstruction model to match the signal subspace obtained based on the covariance matrix of the array output is developed to enhance the performance of the DOD and DOA detection. In the developed scheme, the technology of beamforming is first introduced to define an objective space in mathematics for the targets to be detected. By considering the orthogonality between the signal subspace and the noise subspace and defining a reconstruction index of the signal subspace, a multi-dimensional objective function of the DOD and DOA is established. Therefore, the problem of DOD and DOA detection is transformed into an optimization of the multi-dimensional objective function. Subsequently, the Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) is employed to optimize the multi-dimensional objective function and to determine an optimal signal subspace. At the same time the DOD and DOA can be fast captured. A series of simulations demonstrate that the proposed method provides significant accuracy improvements in DOD and DOA detection, especially for low signal-to-noise ratio thresholds and small snapshots.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle