Bowhead whale localization using asynchronous hydrophones in the Chukchi Sea
Notice bibliographique
Résumé
This paper estimates bowhead whale locations and uncertainties using non-linear Bayesian inversion of their modally-dispersed calls recorded on asynchronous recorders in the Chukchi Sea, Alaska. Bowhead calls were recorded on a cluster of 7 asynchronous ocean-bottom hydrophones that were separated by 0.5-9.2 km. A warping time-frequency analysis is used to extract relative mode arrival times as a function of frequency for nine frequency-modulated whale calls that dispersed in the shallow water environment. Each call was recorded on multiple hydrophones and the mode arrival times are inverted for: the whale location in the horizontal plane, source instantaneous frequency (IF), water sound-speed profile, seabed geoacoustic parameters, relative recorder clock drifts, and residual error standard deviations, all with estimated uncertainties. A simulation study shows that accurate prior environmental knowledge is not required for accurate localization as long as the inversion treats the environment as unknown. Joint inversion of multiple recorded calls is shown to substantially reduce uncertainties in location, source IF, and relative clock drift. Whale location uncertainties are estimated to be 30-160 m and relative clock drift uncertainties are 3-26 ms.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».