Standoff detection of hydroponic equipment through electromagnetic emissions
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have demonstrated that hydroponics equipment such as ballasts used by high-pressure sodium (HPS) and metal halide (MH) lamps, especially ageing ones, emit detectable RF signals. It is, however, not yet clear whether such emissions are sufficiently strong or unique to permit standoff detection from vehicles located near or adjacent to buildings or structures that contain such equipment. With support from the Surrey Fire Service, which seeks to develop such techniques to facilitate fire safety inspections, we have sought to resolve this issue using a four-point strategy: 1) Assessment of the nature and strength of RF emissions from typical hydroponics equipment in a controlled environment, e.g., an anechoic chamber, using an Agilent PXA signal analyzer and various receiving antennas covering a range of frequency bands, 2) Assessment of the nature and strength of RF emissions from man-made and natural sources in typical urban and suburban environments using the same test and measurement equipment carried aboard a mobile test van. 3) Development of mobile antenna concepts that are capable of enhancing RF emissions from hydroponics equipment and suppressing RF emissions from other sources. 4) Development of filtering concepts that are capable of enhancing RF emissions from hydroponics equipment and suppressing RF emissions from other sources. Our results suggest that while emissions from new equipment operated in commercial or industrial environments will be difficult to detect due to the combination of very low emissions from the equipment and a high level of background noise, older and poorly maintained ballasts that are more likely to be used under unsafe circumstances are indeed prone to emit more strongly and are more easily detected in low noise residential environments and that the distinctive nature of the signals emitted by ageing ballasts lend themselves to enhanced detection in the presence of noise through suitable signal processing.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».