IRCM spectral signature measurements instrumentation featuring enhanced radiometric accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral Infrared (IR) signature measurements are performed in military applications including aircraft- and –naval vessel stealth characterization, detection/lock-on ranges, and flares efficiency characterization. Numerous military applications require high precision measurement of infrared signature characterization. For instance, Infrared Countermeasure (IRCM) systems and Infrared Counter-Countermeasure (IRCCM) system are continuously evolving. Infrared flares defeated IR guided seekers, IR flares became defeated by intelligent IR guided seekers and Jammers defeated the intelligent IR guided seekers [7]. A precise knowledge of the target infrared signature phenomenology is crucial for the development and improvement of countermeasure and counter-countermeasure systems and so precise quantification of the infrared energy emitted from the targets requires accurate spectral signature measurements. Errors in infrared characterization measurements can lead to weakness in the safety of the countermeasure system and errors in the determination of detection/lock-on range of an aircraft. The infrared signatures are analyzed, modeled, and simulated to provide a good understanding of the signature phenomenology to improve the IRCM and IRCCM technologies efficiency [7,8,9]. There is a growing need for infrared spectral signature measurement technology in order to further improve and validate infrared-based models and simulations. The addition of imagery to Spectroradiometers is improving the measurement capability of complex targets and scenes because all elements in the scene can now be measured simultaneously. However, the limited dynamic range of the Focal Plane Array (FPA) sensors used in these instruments confines the ranges of measurable radiance intensities. This ultimately affects the radiometric accuracy of these complex signatures. We will describe and demonstrate how the ABB hyperspectral imaging spectroradiometer features enhanced the radiometric accuracy of spectral signature measurements of infrared military targets.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».