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Enregistrement W2041851313 · doi:10.1109/oceans.2003.178223

Improving arrays for multi-angle swath bathymetry

2003· article· en· W2041851313 sur OpenAlexaff
John Bird, S. Asadov, P. Kraeutner

Notice bibliographique

RevueOceans 2003. Celebrating the Past ... Teaming Toward the Future (IEEE Cat. No.03CH37492) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryTransducerSonarMultipath propagationAngle of arrivalAcousticsCrosstalkBandwidth (computing)Computer scienceGeologyOpticsPhysicsTelecommunicationsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-angle swath bathymetry sonar systems use the range and estimates of the angle of signal arrival to determine bottom depth. The accuracy of angle of arrival estimates is influenced by a number of factors including noise levels, the presence of multipath arrivals, signal bandwidth, pulse length etc. Angle estimation accuracy is also affected by the integrity of the transducer array employed to receive the returning signals. This paper addresses some of the issues associated with transducer design for multi-angle swath bathymetry systems including inter-element crosstalk and housing interactions. Beampatterns and relative angle responses are presented for transducer arrays that show evidence of crosstalk and housing interactions. It is shown that the crosstalk and housing interactions can be reduced through the use of different inter-element materials and housing configurations. Beampatterns and relative angle responses are presented for an improved array and compared to the previous patterns and phase responses. The discussion and experimental results are limited to arrays constructed with piezo-ceramic bars resonant at 300 kHz, and intended for shallow water use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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