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Study of statistical signal models in low-frequency underwater acoustic applications

机译：低频水下声学应用中的统计信号模型研究

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Modern acoustic signal processing is often a combination of sound propagation physics and advanced signal processing algorithms, which involves intensive acoustic, environmental, and statistical modeling. This paper discusses three different statistical signal models in low-frequency matched-field processing accounting for different source and channel conditions, and presents the Cramer-Rao bound (CRB) associated with each model. CRB evaluation examples show that under the same signal-to-noise ratios, the source localization performance degrades with increasingly-complicated as well more realistic data models.
机译：现代声信号处理通常是声音传播物理学和高级信号处理算法的结合，其中涉及密集的声学，环境和统计建模。本文讨论了低频匹配场处理中针对不同源和信道条件的三种不同统计信号模型，并提出了与每种模型相关的Cramer-Rao界（CRB）。 CRB评估示例表明，在相同的信噪比下，源定位性能会随着越来越复杂以及更现实的数据模型而降低。

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