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Enregistrement W2127897753 · doi:10.1109/aps.1997.625552

Extraction of near-surface index of refraction using radar phase measurements from ground targets

2002· article· en· W2127897753 sur OpenAlexaff
Frédéric Fabry, C. Frush, Isztar Zawadzki, Alamelu Kilambi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarCalibrationRefractive indexPhase (matter)Range (aeronautics)RefractionOpticsPhysicsMeasure (data warehouse)Remote sensingGeodesyGeologyComputer scienceMaterials scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors consider the simplest radar equation involving the index of refraction n: the time t taken by electromagnetic waves to reach a target at range r and return to the radar is r=2rn/c/sub 0/, with c/sub 0/, being the speed of light in a vacuum. For fixed targets, r is constant and only n varies; hence if t could be measured precisely for such targets, the average value of the refractive index over the path between the radar and these targets could be determined. Unfortunately, most radars cannot measure t and site surveys are not accurate enough to determine r with the part-per-million accuracy required to obtain useful information about n. However, if the range to the target is fixed, but only known to a fair accuracy, say better than 1%, it would be enough to allow us to relate changes in t to changes in n; the absolute calibration would then have to be done by other means. With this scheme, we are only required to determine changes in t that can be obtained by measuring the phase of the target.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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