Advancements in Jammer Location Identification and Suppression: Employing a Multi-Target Least Square Constant Modulus Array Approach
Notice bibliographique
Résumé
In the domain of array signal processing, the identification and suppression of jamming signals pose significant challenges, particularly in scenarios where intentional interferers operate in the far-field region.This study introduces an innovative beamforming technique, the multi-target least square constant modulus algorithm (MT-LSCMA), which surpasses traditional direction-of-arrival (DOA) estimation methods like estimation of signal parameters via rotational invariant techniques (ESPRIT) and multiple signal classification (MUSIC) by addressing their limitations in computational complexity, detection efficacy, and inaccuracies arising from coherent sources.Unlike conventional approaches, the MT-LSCMA, an extension of the blind constant modulus adaptive beamforming method, does not rely on a reference signal for the optimization of the mean-square-error (MSE) cost function.Instead, it iteratively updates the weights based on constant modulus signal information, facilitating the identification of jammer locations even under low signal-tonoise ratios (SNR).This methodology enhances anti-jamming capabilities by adaptively forming nulls in the radiation pattern directed towards the jammers.Simulation results demonstrate the superior accuracy of the MT-LSCMA in tracking jammers compared to both traditional and recently developed techniques.The proposed method yields significant improvements in detection probability, resolution probability, failure rate, computational complexity, and root-mean-square-error (RMSE), thus offering a robust solution for effective jammer location identification and suppression.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».