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Enregistrement W4405489873 · doi:10.1109/iccspa61559.2024.10794275

Warped Fourth Order Cumulant Beamforming for Estimating DOA from Non-Uniform Linear Arrays of DIFAR Sonobuoys

2024· article· en· W4405489873 sur OpenAlexaff
Ali Massoud, Umar Iqbal, Aboelmagd Noureldin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulantBeamformingHigher-order statisticsComputer scienceApplied mathematicsAlgorithmMathematical optimizationMathematicsStatisticsSignal processingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fourth Order Cumulant Beamforming (FOC-BF) is a method that aims to mitigate high sidelobes in the spatial spectrum that conventional beamforming (CBF) encounters when employing non-uniform linear arrays of DIFAR sonobuoys [1]. FOC-BF exhibits reduced sensitivity to Gaussian noise compared to CBF and introduces additional virtual sensors to the real array. However, its drawback lies in the substantial computational burden resulting from evaluating the spatial spectrum at all the possible angles with higher-dimensional matrices. In this paper, Warped Fourth Order Cumulant Beamforming (WFOC-BF), designed to optimize and enhance the efficiency of FOC-BF computations for real-time applications. This innovative approach combines a warping beamforming method [2] with the standard FOC-BF technique, effectively reducing computational complexity. The key advantage lies in computing FOC-BF with minimal number of scanning spatial frequencies, significantly alleviating the computational load. Despite the substantial reduction in computations, the Warped FOC-BF method demonstrates comparable performance to FOC-BF, especially at low signal-to-noise ratios (SNR). This advancement holds promise for practical applications, offering a more efficient and effective solution for estimating the direction of arrival in nonlinear sonobuoy arrays.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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