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Enregistrement W2106317643 · doi:10.1109/naecon.1995.521926

Doppler centroid estimation for azimuth-offset SARS

2002· article· en· W2106317643 sur OpenAlexaff
Afsaneh Sharif, I. Cumming

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced SAR Imaging Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzimuthSynthetic aperture radarDoppler effectOffset (computer science)CentroidComputer scienceSpeckle patternRemote sensingDoppler radarEstimatorRadarGeologyComputer visionArtificial intelligenceOpticsPhysicsTelecommunicationsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful processing of Synthetic Aperture Radar (SAR) data requires that the Doppler centroid frequency be accurately estimated. A method for estimating the Doppler centroid for azimuth-offset SAR signals in the presence of noise and speckle is presented. For azimuth-offset SAR systems, changes in the Doppler centroid will cause distortions in the shape of the azimuth spectrum. As a result, the traditional correlation-based estimators will not provide accurate estimates. Doppler centroid estimation based on edge detection provides a practical alternative. The edge detector is tuned to detect a fairly wide, smooth, roof-like type of edge in the signal power spectrum. This method of estimation is evaluated with real data to measure its performance. The results are compared to those obtained by other estimation techniques based on spectrum fitting and energy balance. The accuracy of the edge detection technique over a 2048 azimuth cells by 16 range cells area is found to be 0.02 PRF rms. The edge detection principles can offer a convenient solution for Doppler estimation of range-offset and non-offset SAR signals as well.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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