Adaptive Focusing for Source Localization in EMI Sensing of Metallic Objects: A Preliminary Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper considers a technique to deal with the problem of detecting and localizing objects in the data processing of electromagnetic induction (EMI) sensing. The technique is formulated using the concept of source power, which in our case is defined as the averaged sum of squared elements of a dipolar polarizabiltiy tensor over a measured time window for a transient electromagnetic (TEM) system. Under the valid dipole approximation to an EMI target, the source is point-like and therefore should occupy a small volume in space. This is the fundamental basis of the energy focusing technique for localizing a source. To achieve a focusing effect on a specified source, a focusing operator is constructed by minimizing the total output power subject to a unity response constraint for that assumed source. A closed-form expression is derived for source power as a function of a source location and can be used blindly without knowledge of the number of objects. The source power is related to data via a data covariance matrix, which in practice is computed with enough data samples. The experiments were conducted with the simulated and real data collected by a standard Geonics EM-63 system. The results, which we regard as a proof-of-concept, show that the focusing technique, under adequate signal-to-noise ratio (SNR), is able to accurately localize sources and is promising in EMI array processing.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».