Analysis of Eigenspace Dynamics with Applications to Array Processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : For an N-element array (Fig.1(a)), methods such as beamforming and singular value decomposition rely on estimation of the sample covariance matrix, computed from M independent data snapshots. As M , the sample covariance is a consistent estimator of the true population covariance. However, this ideal condition cannot be met in most practical situations,1-2 in which large-aperture arrays operate in the presence of fast maneuvering interferers, or with towed/drifting arrays strongly affected by deformation or array-depth perturbations. The long-term goal of this effort is the development of physically motivated models to statistically describe the eigenstructure (eigenvalues and eigenvectors) of sample covariance matrices in sample-starved settings, and the use of those models for performance analysis and improvement of array processing methods. To this end, mathematical tools developed in the context of Random Matrix Theory (RMT)3-6 (mostly focused in the regime NM) and High Dimension, Low Sample Size (HDLSS) array processing7-8 (which considers NM) are applied to obtain statistical descriptions of sample eigenvalues/eigenvectors and how those quantities differ from the (true) population eigenpairs. Additional long-term goals are exploiting the information carried by sample eigenvectors for the improvement of estimators of the sample covariance matrix (i.e., signal versus noise subspaces), and for quantifying local stationary in array data (Fig.1 (b)).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».