Precipitation measurement using VHF wind‐profiler radars: A multifaceted approach to calibrate radar antenna and receiver chain
Notice bibliographique
Résumé
Many quantitative analyses of radar signal require a radar calibration. Established calibration methods for VHF radar provide only partial information about antenna or receiver parameters. We propose that a more complete approach to calibrate VHF radar can be obtained by combining multiple calibration methods. To test this, we developed a calibration technique by combining a first calibration method that compares the recorded VHF signal to power coming from a noise generator and a second calibration method that compares recorded VHF signal to cosmic radiation. We derive four equations that allow us to retrieve antenna and receiver‐chain parameters (such as noises, efficiency, and gain), and four other equations for the corresponding errors. In addition, we develop an equation for calibrating Doppler spectra. To test our calibration technique, we collected an extensive data set from the McGill VHF radar. For validation, we performed a third calibration using measurements of voltage and impedance to compute power losses in the antenna transmission lines. On the basis of our equations, we have found the values for the antenna and receiver‐chain parameters in the McGill VHF radar, and their corresponding uncertainties, and we have compared these to the energy losses obtained by the third calibration method. The antenna efficiencies derived by our technique and by the third calibration method agreed within 0.5 dB. Furthermore, analyses of our calibrated Doppler spectra in rain demonstrate the potential of this calibration technique for absolute measurement of precipitation by wind‐profiler radar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».