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• W2085981852 abstract "Active sensor arrays are useful to parametrically estimate the wavefronts in most applications where the excitation signal (waveform) is known or can be consistently estimated (e.g., in remote sensing, radar and communication systems). For the estimation of the shape parameters (SPs) of the wavefronts several algorithms have been summarized from the literature and compared. The algorithm proposed here is based on singular value decomposition (SVD) and has been proven to be effective in reducing coherent noise arising from interfering wavefronts. The problem of SP estimation is treated as a whole for plane and curved wavefronts, for different geometries (1-D and 2-D array of sensors), and for wide and narrowband waveforms. Wavefield distortion due to propagating medium inhomogeneities is analyzed for increasing distortion. Compared with the methods adapted for SP estimation of narrowband wavefront, the maximum likelihood estimator (ML) and the method based on SVD show better resolution of the wavefront arrival time since they correlate with the known waveform. The Cramér–Rao bound is derived and some useful properties are also established. Finally the paper contains a numerical study of the SP estimators for incoherent and coherent noise. Aktive Antennengruppen können zur parametrischen Schätzung von Wellenfronten eingesetzt werden, wobei das Anregungssignal (Wellenform) entweder bekannt ist oder konsistent geschätzt werden kann (wie z.B. Fernsteuerung, Radar- und Kommunikationssysteme). Wir vergleichen mehrere aus der Literatur bekannte Algorithmen zur Schätzung von Formparametern (FP). Der vorgeschlagene Algorithmus basiert auf einer Singularwertzerlegung (SWZ) und hat sich als sehr effektiv in Bezug auf die Reduktion von kohärentem Rauschen verursacht durch interferierende Wellenfronten, herausgestellt. Die gesamte Problematik der FP Schätzung wird sowohl für ebene als auch für nicht ebene Wellenfronten, für verschiedene Geometrien (1-D und 2-D Sensorgruppen) und für Breit- und Schmalband Ausbreitung betrachtet. Es wird weiters die durch inhomogenitäten im Ausbreitungsmedium verursachte Verzerrung für zunehmende Verzerrung untersucht. Im Vergleich zu Methoden zur FP Schätzung für den schmalbandigen Fall, zeigen der Maximum Likelihood (ML) Schätzer und die Methoden basierend auf SWZ bessere Auflösungseigenschaften der Laufzeiten der Wellenfronten, was auf die Korrelation mit bekannten Wellenformen zurückzuführen ist. Wir leiten die Cramer–Rao Schranke ab und zeigen einige nützliche Eigenschaften. Schließlich werden numerische Simulationsergebnisse zur FP Schätzung für inkohärentes und kohärentes Rauschen vorgestellt. Les réseaux de capteurs actifs sont utiles pour estimer paramétriquement les fronts d’ondes dans la plupart des applications dans lesquelles le signal d’excitation (onde) est connu ou peut être estimé de manière consistante (par exemple, en télédétection, et dans les systèmes radar et de communications). Plusieurs algorithmes pour l’estimation des paramètres de forme (shape parameters, SP) des fronts d’ondes ont été résumés et comparés. L’algorithme proposé ici est basé sur la décomposition en valeurs singulières (SVD) et a été prouvé être efficace pour réduire le bruit cohérent résultant des fronts d’ondes interférents. Le problème de l’estimation des SP est traité globalement pour des fronts d’ondes plans et incurvés, pour des géométries diverses (réseaux de capteurs 1-D et 2-D) et pour des ondes à bande large et étroite. La distorsion du champ d’ondes dû aux l’accroissement de distorsion. En comparaison avec des méthodes adaptées à l’estimation de SP de fronts d’ondes à bande étroite, l’estimateur au maximum de vraisemblance (ML), et la méthode basée sur la SVD offrent une meilleure résolution du temps d’arrivée du front d’onde du fait qu’elles corrèlent avec l’onde connue. La borne de Cramer–Rao est dérivée et certaines propriétés utiles sont également établies. Enfin, cet article contient une étude numérique des estimateurs de SP pour les bruits cohérent et non cohérent." @default.
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