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Enregistrement W1988370800 · doi:10.1117/12.849709

Concept of operation and preliminary experimental results of the DRDC through-wall SAR system

2010· article· en· W1988370800 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic aperture radarComputer scienceLidarRadar imagingRadarContext (archaeology)AzimuthRemote sensing3D radarRangingElevation (ballistics)Inverse synthetic aperture radarComputer visionDoorsArtificial intelligenceContinuous-wave radarGeologyEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping the interior of buildings is of great interest to military forces operating in an urban battlefield. Throughwall radars have the potential of mapping interior room layout, including the location of walls, doors and furniture. They could provide information on the in-wall structure, and detect objects of interest concealed in buildings, such as persons and arms caches. We are proposing to provide further context to the end user by fusing the radar data with LIDAR (Light Detection and Ranging) images of the building exterior. In this paper, we present our system concept of operation, which involves a vehicle driven along a path in front of a building of interest. The vehicle is equipped with both radar and LIDAR systems, as well as a motion compensation unit. We describe our ultra wideband through-wall L-band radar system which uses stretch processing techniques to obtain high range resolution, and synthetic aperture radar (SAR) techniques to achieve good azimuth resolution. We demonstrate its current 2-D capabilities with experimental data, and discuss the current progress in using array processing in elevation to provide a 3-D image. Finally, we show preliminary data fusion of SAR and LIDAR data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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