संगीत एल्गोरिथ्म शब्दावली
राल्फ श्मिट के IEEE पेपर में संगीत एल्गोरिथ्म में वर्णित संकेतन पर स्पष्टीकरण की तलाश है$^{[1]}$। डेटा मॉडल है:
$$X = AF + W$$
श्मिट निम्नलिखित को परिभाषित करता है:
X = received signal for each array element
A = steering vector
F = received signal
W = noise
M = number of array elements
D = number linear combination of incident wavefronts
X is dimension M x 1
A is dimension M x D
F is dimension D x 1
W is dimension M x 1
प्रशन
- प्राप्तियों की संख्या कहां है? एक व्यावहारिक प्रणाली एक हो सकती है$360^\circ$ तत्व एंटीना, लेकिन केवल $K$ रिसीवर, जहां $K \ll M$ (जैसे,$K=8$)
- डेटा की लंबाई कहाँ शामिल है? मान लेना$N$प्राप्त संकेत वेक्टर के लिए नमूने। अंतर्ज्ञान मुझे उस विश्वास पर ले जाता है$F$ आयाम का है $D\times N$
- कर देता है $F$प्राप्त संकेत का प्रतिनिधित्व करते हैं? यदि हां, तो क्या करता है$X$प्रतिनिधित्व करते हैं? सरणी में प्रत्येक तत्व पर संकेत प्राप्त हुआ?
$[1]\ $आर। श्मिट, "मल्टीपल एमिटर लोकेशन एंड सिग्नल पैरामीटर एस्टीमेशन," एंटेना एंड प्रोपोगेशन , वॉल्यूम पर IEEE ट्रांजेक्शंस में । 34, नहीं। 3, पीपी। 276-280, मार्च 1986
जवाब
हाँ, अंकन आदर्श नहीं है।
यह नहीं है - वह मानता है कि प्रत्येक $M$ एंटीना तत्व अपने स्वयं के आरएफ श्रृंखला से जुड़े होते हैं, अर्थात, वहाँ भी हैं $M$रिसीवर उपलब्ध हैं। यदि आपके पास कम रिसीवर्स हैं, तो आपको अपना संशोधन करना होगा$A$, यह आपकी प्रतिक्रिया को समाहित करने की आवश्यकता है $K$ रिसीवर एक निश्चित दिशा से एक लहर दी देखते हैं।
वह नहीं डालता है, लेकिन हाँ, $F$ होना चाहिए $N$ कॉलम (और इसलिए चाहिए) $X$ तथा $W$) के अनुरूप है $N$ प्राप्त आरएफ डेटा के बाद के स्नैपशॉट (यानी, समय में नमूने)।
प्राप्त संकेत, अर्थात, (के आधार पर संस्करण) आरएफ डेटा के ouput पर $M$ एंटेना में मनाया गया $N$ बाद के स्नैपशॉट हैं $M \times N$ आव्यूह $X$। साँचा$F$केवल तरंगों को ही समाहित करता है, आप इसे एंटीना सरणी से पहले "सिग्नल" के रूप में सोच सकते हैं। लेकिन वह अंतर्ज्ञान भी थोड़ा भ्रामक है। बिंदु यह है कि प्रत्येक एंटीना सुपरपोजिशन का अवलोकन कर रहा है$D$ तरंग के अनुरूप $D$दूर के स्रोत। इसे इस प्रकार लिखा जा सकता है$A F$।
ध्यान दें कि यह डेटा मॉडल वास्तविक भौतिकी का एक सकल निरीक्षण है। यह निकट-क्षेत्र स्रोतों / प्रतिबिंबों, बहुपथ, फैलाने वाले घटकों और कई चीजों को और अधिक अनदेखा करता है। यह अभी भी कुछ अनुप्रयोगों में पर्याप्त रूप से काम करता है। लेकिन हम इसकी जो भौतिक व्याख्या कर सकते हैं, उसकी सीमाएँ हैं।