Passive tracking and detection of underwater narrow-band acoustical spectral signatures
Notice bibliographique
Résumé
Tracking, detection and classification of targets is complicated in presence of multiple targets located at close or overlapping bearings. Assuming that the respective targets exhibit unique spectral signatures, which include narrow-band (NB) tonals and associated harmonics, this problem is addressed in several steps using conventionally beam-formed array data. The first two include detection of signals and associated bearings, followed by clustering bearings and associated frequencies. Signal and bearing detections are carried out independently analyzing their time-frequency distributions sorted along bearing in direction of descending spectral power. Values of power and bearings are grouped independently from each other into vectors, which in turn form sets called time-frequency (TF) cells. The Maximum Mean Discrepancy (MMD) test of empirical centres of masses of respective TF cells in an inner product space is a similarity measure used for required detections. Respective MMD's of power and bearing TF cells are used to obtain weights used to cluster detected bearings and associated frequencies. A signal detected at a given frequency is used to start a single frequency-bearing Kalman tracker (SFBT). A multivariate frequency-bearing tracker (MFBT) is started when the SFBTs associated by a common bearing are observed repeatedly at relative frequency exceeding a predefined threshold. A state vector of MFBT is propagated in time if detections are observed at least at two out of N associated SFBTs. For each SFBT frequency gates of few per cent of central frequency are used. Inconsistency check of latest MFTB bearings observed at different frequencies is used for MFTB stopping decision. Along bearing of each MFTB a mean spectrum is calculated. This spectrum corresponds to a target signature, which can be used for classification purposes in future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».