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Enregistrement W2065643636 · doi:10.1109/radar.2013.6586093

Modeling the received signal for the Canadian over-the-horizon-radar

2013· article· en· W2065643636 sur OpenAlexaffabout
Maryam Ravan, Raviraj Adve

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadar Systems and Signal Processing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutterDoppler effectRadar horizonRadarContinuous-wave radarOver-the-horizon radarSuperposition principlePulse-Doppler radarComputer scienceEnvelope (radar)Constant false alarm rateStationary target indicationSIGNAL (programming language)Doppler radarRemote sensingMoving target indicationPhysicsRadar imagingAcousticsGeologyTelecommunicationsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detection performance of high frequency over-the-horizon radar (HF OTHR) systems is heavily influenced by the presence of radar clutter that originates by Bragg backscatter from plasma structures in the aurora zone, denoted as auroral clutter. The work in [1] developed a data model for the clutter seen by HF OTHR system. The model uses a geometric optics approach to determine the power spectral density (PSD) of the radar signal phase as a function of space and Doppler. However, in that approach the space-Doppler spectrum focuses on a single transmit-receive ray path. This, in turn, forces the clutter to occupy a very narrow notch in Doppler. This issue was addressed in [1] by multiplying the resulting clutter signal with a series of random Doppler shifts per pulse thereby introducing a Doppler spread in the clutter. In this paper we present an extension of this model for auroral clutter wherein the clutter is modelled as a superposition of multiple rays each of which, individually, satisfies the model in [1]. The paper also addresses the modelling of the target return that is not addressed in [1]. The target model presented here uses the power spectrum approach to estimate the angle-Doppler spread due to signal propagation through the ionosphere.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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