Performance evaluation of ESM deinterleaver using TOA analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A radar electronic support measures (ESM) system performs the functions of threat detection and area surveillance to determine the identity of surrounding emitters. ESM systems incorporate a passive receiver that measures the parameters of the detected radar pulses and a deinterleaver processor that sorts and segregates the received radar pulses into a number of radar cells depending on the mono-pulse parameters of the received pulses. These radar cells are submitted to the threat library of the EW system and compared with stored parameters of known radars to determine the identity of the estimated radar cell and take appropriate action against it. If there is no match with any radar in the threat library, the library is updated to include this new intercepted radar. However, if the deinterleaver does not work properly, false radars are generated. These false radars force the EW system to use military resources against false threats. This paper presents a method for evaluating the performance of the deinterleaving algorithms based on the TOA information inside the estimated radar cells. Thus, if some of the estimated radar cells achieve a certain confidence level, only these cells are submitted to the threat library. This method is useful in avoiding wasting limited resources, and can be applied to stable, jitter, and stagger PRI radars.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle