Bayesian focalization: Quantifying source localization with environmental uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies a Bayesian formulation to study ocean acoustic source localization as a function of uncertainty in environmental properties (water column and seabed) and of data information content [signal-to-noise ratio (SNR) and number of frequencies]. The approach follows that of the optimum uncertain field processor [A. M. Richardson and L. W. Nolte, J. Acoust. Soc. Am. 89, 2280-2284 (1991)], in that localization uncertainty is quantified by joint marginal probability distributions for source range and depth integrated over uncertain environmental properties. The integration is carried out here using Metropolis Gibbs' sampling for environmental parameters and heat-bath Gibbs' sampling for source location to provide efficient sampling over complicated parameter spaces. The approach is applied to acoustic data from a shallow-water site in the Mediterranean Sea where previous geoacoustic studies have been carried out. It is found that reliable localization requires a sufficient combination of prior (environmental) information and data information. For example, sources can be localized reliably for single-frequency data at low SNR (-3 dB) only with small environmental uncertainties, whereas successful localization with large environmental uncertainties requires higher SNR and/or multifrequency data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».