Improved torpedo range estimation using modified fast orthogonal search techniques
Notice bibliographique
Résumé
This work introduces a modified torpedo detection algorithm (MTDA) that improves upon the range estimates of an earlier torpedo detection algorithm (TDA). The original TDA detects the presence of a direct path and a surface reflected path for a torpedo acoustic tonal using the fast orthogonal search (FOS) algorithm. In the original TDA the candidate functions used by FOS were sinusoidal functions at a constant frequency. Using the frequencies of the direct and reflected path signal, the TDA estimated the torpedo range. It is known that the frequency of the direct path and reflect path signal will vary in time. It is also well known that correlating a received signal with the expected signal results in the lowest probability of error in detection (matched filter). Thus in this work the candidate functions used by FOS are functions whose frequencies vary in time (chirp signals) as theoretically expected for the direct and reflected path signals. Also, the FOS algorithm is modified to fit the direct and reflected paths in pairs. The pair of frequencies that fit the highest energy is determined to be the direct and reflected path signal and the range used to generate that candidate pair is used as the range estimate. The MTDA algorithm is simulated for a torpedo approaching an receiver at several angles and the range estimations are shown. These results are compared with the earlier TDA and shown to be significantly improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».