Enhanced Meta-Heuristic Approach for Echo Suppression in Synthetic Aperture Radar Using Non-Periodic Interrupted Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Echo cancellation is a deception jamming technique designed to nullify the target's echo and prevent its detection by enemy radar.Traditional methods rely on time-domain synchronization, but they struggle to fully suppress echoes when there is an amplitude mismatch.This limitation often leaves the target partially visible in synthetic aperture radar (SAR) images, reducing the effectiveness of the jamming technique.Non-periodic interrupted sampling modulation (NP-ISM) is applied as it produces a continuous jamming strip instead of discrete false targets whereas in Periodic sampling multiple false targets emerge even the real target echo is canceled which makes it easy to be countered by enemy radar.The improved henry gas solubility optimization algorithm (IHGSOA) is applied in the echo cancellation model to optimize the random rectangular envelope pulse train in the NP-ISM which enhances signal cancellation.This significantly reduces the Peak to Average Ratio (PAR), enabling more effective target echo suppression.A polynomial non-linear frequency modulation (PNLFM) is employed to reduce the PAR leading to significant improvement in signal-to-noise ratio (SNR), enabling more effective target echo cancellation.The proposed IHGSOA-based echo cancellation model effectively aligns the cancellation and echo signals through time-delay synchronization, minimizing errors even in the presence of a mismatch.The simulation results show that using the above cancelling system the desired target echo amplitude drops to 50% and 40% of its original target echo, hence the system has a very high cancellation effect.Thus, the effectiveness of the IHGSOA is evaluated by comparing its performance with other conventional algorithms.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».