Modeling the received signal for the Canadian over-the-horizon-radar
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».