Statistical Estimation of the Parameters of a Moving Source from Array Data
利用传感器阵列数据估计移动信号源参数AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用传感器阵列数据估计移动信号源参数
- 研究问题
- 信号到达传感器阵列的时延随时间变化时，如何估计线性时延模型的参数，并在估计过程中考虑多普勒效应？
- 方法与思路
- 作者提出比较不同频率处傅里叶变换的估计程序，分析其渐近性质，通过模拟及一次地震的阵列记录展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在正则条件下估计量一致且渐近正态，模拟与理论结果较吻合；程序应用于 Imperial Valley 地震记录。
- 阅读关注点
- 应核对线性时延模型与源运动参数的关系、傅里叶变换比较方式，以及正则条件和地震应用中的模型适配程度。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法确定信号与噪声条件、参数可识别性或误差大小；单次应用不支持普遍有效性结论。
原文摘要
This paper is concerned with the problem of estimating the variable time delays of a signal arriving at an array of sensors. A procedure to estimate the parameters of a linear time delay model is proposed. The procedure compares the Fourier transforms at different frequencies (thereby taking the Doppler effect into consideration). Under regularity conditions, the estimate obtained is shown to be consistent and asymptotically normal. Simulations were carried out and the results were found to agree well with the theoretical results. The procedure was applied to the records of the Imperial Valley earthquake of October 15, 1979, as recorded by the El Centro differential array.