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Enregistrement W2163008243 · doi:10.1109/joe.2006.886228

On the Development of a Second-Order Bistatic Radar Cross Section of the Ocean Surface: A High-Frequency Result for a Finite Scattering Patch

2006· article· en· W2163008243 sur OpenAlexaff
Eric W. Gill, Weimin Huang, J. Walsh

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Oceanic Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBistatic radarRadar cross-sectionPhysicsScatteringCross section (physics)RadarAcousticsSurface (topology)OpticsBackscatter (email)GeologyRemote sensingRadar imagingComputer scienceGeometryMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of a model for the second-order bistatic high-frequency (HF) radar cross section on an ocean surface patch remote from the transmitter and receiver is addressed. A new approach is taken that allows a direct comparison with existing monostatic cross sections for finite regions of the ocean surface. The derivation starts with a general expression for the bistatically received second-order electric field in which the scattering surface is assumed to be of small height and slope. The source field is taken to be that of a vertically polarized dipole, and it is assumed that the ocean surface can be described, as is usually done, by a Fourier series in which the coefficients are zero-mean Gaussian random variables. Subsequently, a bistatic cross section of the surface, normalized to patch area, is derived. The result is verified by the following two means: 1) the complete form of the bistatic HF radar cross section in backscattering case is shown to contain an earlier monostatic result that has, itself, been used extensively in radio oceanography applications; and 2) the bistatic electromagnetic coupling coefficient is shown to reduce exactly to the monostatic result when backscattering geometry is imposed. The model is also depicted and discussed based on simulated data

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations48
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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