Time-Reversal Ground-Penetrating Radar: Range Estimation With Cramér–Rao Lower Bounds
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, first, a new range-estimation technique using time reversal (TR) for ground-penetrating-radar (GPR) applications is presented. The estimator is referred to as the TR/GPR range estimator. The motivation for this paper comes from the need of accurately estimating the location of underground objects such as landmines or unexploded ordinance for safe clearance. Second, the Cramér-Rao lower bound (CRLB) for the performance of the TR/GPR range estimator is derived and compared with the CRLB for the conventional matched filter (MF). The CRLB analysis shows that the TR/GPR range estimator has the potential to achieve higher accuracy in estimating the location of the target than that of the conventional MF estimator. Third, the proposed TR/GPR estimator is tested using finite-difference time-domain simulations, where the surface-based reflection GPR is modeled using an electromagnetic transverse-magnetic (TM) mode formulation. In our simulations, the TR/GPR estimator outperforms the conventional MF approach by up to 5-dB reduction in mean square error at signal-to-noise ratios ranging from -20 to 20 dB for dry-soil environments.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».