Angle Estimation for Bistatic MIMO Radar With a Sparse Moving Array in the Presence of Position Errors and Gain-Phase Perturbation
Notice bibliographique
Résumé
We recently extended the degrees of freedom for the bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar by exploiting sparse array motion at the receiver part, and considered the sensor position errors arising from array motion. However, this technique does not consider the sensor position errors along the$x$-axis and the$y$-axis, nor the gain-phase errors of the sparse moving array. There are also spurious results during the angle estimation. This article extends the one-dimensional sensor position errors to the case of two-dimensional errors generated by the array motion and considers the gain-phase perturbation of the sparse moving array, which is inevitable on the moving platform. We first use a dedicated calibration source to estimate the gain-phase errors and compensate for the received data to obtain accurate angle estimates. We get the angle estimates by two approaches: one relies on the calibration source, and the other resorts to self-calibration processing. We also introduce an unfolded coprime linear array at the receiver part, which avoids spurious results and increases the array aperture. The ambiguous solutions of the proposed methods are theoretically analyzed, and the Cramér-Rao bound of angle estimate errors in the presence of sensor position errors is derived. Finally, numerous simulation results show that our methods can achieve superior estimation performance under the aforementioned errors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».