Detecting laser sources on the battlefield
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
The proliferation of laser-assisted weapons on the battlefield has prompted the development of laser warning receivers (LWR) to protect the platforms. Such devices are required to identify, locate and characterize the laser threats so that responsive countermeasures (CM) can be effectively deployed. The laser-assisted weapons can be divided in three main categories namely the laser rangefinders (LRF), the laser target designator (LTD) and the laser beam riders (LBR). The two first types are based on low-divergence high peak-power laser sources whereas the LBRs use a variable divergence low-power source. The problem for a LWR to detect these lasers comes from the huge dynamic range (9 decades) necessary to both detect the lasers on-axis and off-axis up to a few degrees. Moreover, in the case of the LBR, the detection threshold has to be set extremely low to cope with the very low irradiance it generates at the LWR. Normally a separate detection channel is necessary for the LBR and the angular resolution very limited. This paper describes the laser threats and the phenomenology involved in the detection process. The work done at DRDC Valcartier in the domain of laser sensors and LWRs is presented together with a series of results obtained in the field. Finally, the CM aspect and the integration of the LWR into a more complete protection suite are discussed.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle