Application of Tonal Tracking to Ship Acoustic Signature Feature Identification
Notice bibliographique
Résumé
A ship’s radiated acoustic signature is known after a range measurement, but it changes from that the longer the ship is in-service. The Ship Signatures Management System (SSMS) provides an organic, real-time capability for a naval ship to monitor its own signature in order to evaluate the impact of proposed actions on its counter-detection range and sensor performance. Ship protection is enhanced through insightful and timely signature data. In particular, this paper discusses the tonal detection and tracking algorithms used to monitor on-board machinery and propeller activity. The paper specifically addresses tonals that appear or disappear as a consequence of changes in the background level, as well as that of crossed tonals. This is of significance because it impacts the SSMS’s ability to attribute cause to changes in the ship acoustic signature. In particular, it is impossible to associate tonals that are time synchronized in their frequency and intensity changes as being created by a single cause (e.g., piece of machinery) with a known tonal set. The use of tonal amplitude and the cause for the signal-to-noise ratio change, in addition to the signal-to-noise ratio, remedies the detection and tracking of tonals that appear/disappear relative to the background. The additional use of tonal width is suggested as a means to remedy the problem of crossed tonals.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».