Standard Deviation of the Copolar Correlation Coefficient for Simultaneous Transmission and Reception of Vertical and Horizontal Polarized Weather Radar Signals
Notice bibliographique
Résumé
The perturbation method is used to derive the variance of the zero-lag copolar correlation coefficient, | ρHV | , for a radar simultaneously transmitting and receiving both horizontal and vertical polarization. The variance of | ρHV | is a function of its expected value, the number of samples, the normalized Doppler velocity spectrum width, συn, and the signal-to-noise ratio in the receivers. Assuming the covariances and cross covariance of the radar signals are represented by zero-mean complex Gaussian processes, the precision of the estimate of | ρHV | for alternate and simultaneous transmission and reception of horizontal and vertical polarization is discussed. Calculations show that variations in the expected value of | ρHV | from 0.7 to 0.98 lead to a decrease in the precision of the estimate of | ρHV | of more than one order of magnitude: for narrow spectra (συn < 0.04) the estimates do not depend on the sampling scheme used but on the number of samples taken, and at larger spectrum widths (συn > 0.1) the simultaneous scheme can be more than one order of magnitude more precise than the alternate scheme. Furthermore, for good precision the signal-to-noise ratio should exceed 10 dB.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».