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Enregistrement W2000782589 · doi:10.1121/1.1802755

Environmental inversion and matched-field tracking with a surface ship and an L-shaped receiver array

2004· article· en· W2000782589 sur OpenAlexfundno aff
Michael Nicholas, John S. Perkins, Gregory J. Orris, Laurie T. Fialkowski, Garry J. Heard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Naval Research LaboratoryOffice of Naval ResearchDefence Research and Development Canada
Mots-clésArray processingBroadbandAcousticsMaximaArray gainSensor arrayTracking (education)Computer scienceRange (aeronautics)Data processingSignal processingQUIETInversion (geology)GeologyOpticsPhysicsAntenna arrayTelecommunicationsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic data from the natural broadband signature of a quiet surface ship, recorded on the vertical leg of an L-shaped array, is used to invert for the local geo-acoustic parameters and the resulting effective environment is used for subsequent tracking of the surface ship using a matched-field tracking technique applied to the full array. The matched-field analysis includes a comparison of the incoherent product of the processed data from the horizontal and vertical subapertures with coherent processing of the data from the full L-shaped array. Subaperture processing is of interest since there is a (loose) requirement that the number of data snapshots be greater than or equal to the number of array elements. This presents averaging difficulties for large arrays when the source being observed is moving. Analyzing each array leg separately allows the use of a smaller number of snapshots from which averaged quantities are constructed. Taken separately, the vertical leg of the array provides range-depth information, while the horizontal leg provides bearing information. The incoherent product of each leg is compared to processing the full array coherently illustrating that the incoherent product generally worked as well, or better than, processing the full array, producing compact maxima at the ship location, and producing fewer false source locations.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,262

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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