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Enregistrement W1497194188

ARRAY ELEMENT LOCALISATION OF RAPIDLY DEPLOYED SYSTEMS

2000· article· en· W1497194188 sur OpenAlexvenueno aff
Michael V. Greening

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingSensor arrayArray processingGridComputer scienceAcousticsInverse problemSimulated annealingAlgorithmElectronic engineeringSignal processingGeologyEngineeringGeodesyPhysicsTelecommunicationsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Array processing techniques such as beamforming or matched field processing require accurate knowledge o f the location o f individual elements in the array.For horizontal arrays laid on the ocean floor, relative arrival times measured across the array from nearby implosive sources are often used to aid in estimating the sensor positions.However, the inverse problem of determining the sensor positions from the relative arrival times is both nonunique and ill-conditioned.Standard grid search techniques rely on very accurate measurements of the source locations and some knowledge of the array.This paper shows how simulated annealing can be used to solve the inverse problem with limited knowledge of the array or source locations.Synthetic studies show that relative sensor locations can be exactly found while tests with real data show an improvement in array gain comparable to the theoretical limit obtained from a perfectly known array. RSUMLes techniques de traitement de signal de rseau, tel la conformation du faisceau et le traitement de champs apparis ncessitent une connaissance prcise de la location des lments individuels du rseau.Pour des rseaux horizontaux dploys sur le fond marin, les temps d 'arrive relatifs des signaux provenant de sources implosives proches, mesurs le long du rseau, sont souvent utiliss pour aider l'estimation de la position des capteurs.Par contre, le problme inverse de la dtermination de la position des capteurs par tir des temps d'arrive relatifs est non-unique et mal dfini.Les techniques de recherche sur une grille stan dard dpendent de la mesure trs prcise des positions de la source, et d 'une premire approximation de la position du rseau.Cet article dmontre comment le traitement thermique simul peut tre utilis pour rsoudre le problme inverse avec une connaissance limite de la position du rseau et de la source.Des tudes avec des donnes synthtiques dmontrent que la position relative des capteurs peut tre tablie avec prcision, et des essais avec des donnes relles produisent une amlioration du gain de rseau comparable la limite thorique pour un emplacement de rseau parfaitement connu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0060,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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