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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».