Simulation of ultraviolet laser-induced fluorescence LIDAR for detecting bioaerosol
Notice bibliographique
Résumé
The biological warfare agent (BWA) is a kind of terrible threat during the war or raid from the terrorist. Last decade, the interest in utilizing ultraviolet laser-induced fluorescence (UV-LIF) LIDAR to detect the bioaerosol cloud has risen in order to measure the distribution of the bioaerosol particle. The UV-LIF LIDAR system can remotely detect and classify the bioaerosol agents and it is an active detecting system. As the infrared absorbing in the atmosphere is less, the range of infrared remote sensing is very far. The infrared laser at 1064 nm wavelength firstly begins to work in the UV-LIF LIDAR system and the aerosol cloud can be detected at very long range through the elastic backscattering signal from aerosol irradiated by infrared laser. But the category of aerosol can't be identified yet. If the infrared elastic backscattering level exceeds a threshold, UV laser at 355 nm wavelength will be triggered and induce the fluorescence. The excitated spectra of fluorescence can be used for discrimination of different aerosol species and particle concentration. This paper put forward for a UV-LIF LIDAR system model and the principle of the model is described summarily. Then the system parameters are presented and the simulation and analysis of the infrared elastic backscattering and laser-induced fluorescence are made, which is based on these parameters. Raman backscattering signal of Nitrogen gas in the atmosphere generally is taken to reduce measuring error, so the article also simulates this Raman backscatter signal at 387 nm wavelength. The studies above may provide some valuable instructions to the design of a real UV-LIF LIDAR system.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».