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Enregistrement W2092030252 · doi:10.1117/12.850236

Analysis and quantification of laser-dazzling effects on IR focal plane arrays

2010· article· en· W2092030252 sur OpenAlexaff
Nicolas Hueber, Daniel Vincent, Arnaud Morin, A. Dieterlen, Pierre Raymond

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular and Laser Science Research
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Health and Allied Sciences
Mots-clésLaserOpticsComputer scienceCardinal pointRobustness (evolution)Nonlinear systemPhotoresistorOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today Optronic Countermeasure (OCM) concerns imply an IR Focal-Plane Array (FPA) facing an in-band laser irradiation. In order to evaluate the efficiency of new countermeasure concepts or the robustness of FPAs, it is necessary to quantify the whole interaction effects. Even though some studies in the open literature show the vulnerability of imaging systems to laser dazzling, the diversity of analysis criteria employed does not allow the results of these studies to be correlated. Therefore, we focus our effort on the definition of common sensor figures of merit adapted to laser OCM studies. In this paper, two investigation levels are presented: the first one for analyzing the local nonlinear photocell response and the second one for quantifying the whole dazzling impact on image. The first study gives interesting results on InSb photocell behaviors when irradiated by a picosecond MWIR laser. With an increasing irradiance, four different successive responses appear: from linear, logarithmic, decreasing ones to permanent linear offset response. In the second study, our quantifying tools are described and their successful implementation through the picosecond laser-dazzling characterization of an InSb FPA is assessed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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