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Enregistrement W1490257248 · doi:10.1002/2014rs005547

Experimental assessment of snow‐induced attenuation on an Earth‐space link operating at Ka‐band

2014· article· en· W1490257248 sur OpenAlexafffundabout
C. Amaya, José Miguel Garcia-Rubia, Pierre Bouchard, Tu Minh Nguyen

Notice bibliographique

RevueRadio Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyJames Cook University
Mots-clésSnowAttenuationEnvironmental scienceRadiometerRemote sensingMeteorologyRain and snow mixedRadiometryGeologyOpticsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This investigation assesses the attenuation induced by snowfall on an experimental slant‐path link that monitors the 20.199 GHz beacon signal of the Anik F2 satellite. Beacon data collected at Communications Research Centre Canada (CRC) in Ottawa over 2 years, including the winters of 2010–2011 and 2011–2012, were analyzed as part of this study. The antenna of one of the two receivers used in the propagation campaign with Anik F2 was shielded, the first year under a tent and the second year under the roof of a building, in order to prevent degradations on the measured beacon signal due to snow or ice accumulation on the parabolic reflector surface. One of the main challenges of the study was the unambiguous identification of snow events. Information provided by several weather sensors, a profiling radiometer, and meteorological reports were used to help identify the type of precipitation. Events of wet and dry snow along with freezing rain are presented and discussed. Radiometric measurements of sky noise temperature were particularly useful to detect light snowfall events and to estimate event durations. Statistics of snow attenuation were derived for the winter months of the study. It is found that snow attenuation is modest at 20.2 GHz; however, modest attenuation may be important for small‐margin communication systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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