Matched-field source localization with multiple small-aperture arrays
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers combining information from multiple small-aperture arrays in matched-field processing (MFP) for source localization. Assuming individual arrays are comprised of calibrated sensors which are synchronized in time, conventional MFP can be applied for each array and the resulting Bartlett processors summed over arrays. However, if the relative calibration and/or time synchronization is known between some or all arrays, more informative multiple-array processors can be derived by maximum-likelihood methods. For example, if the relative calibration between arrays is known, the observed amplitude variations between arrays provide additional information for source localization; if synchronization is known, phase variations provide localization information. Various multiple-array processors are derived and evaluated in terms of the probability of correct localization from Monte-Carlo analyses for a range of signal-to-noise ratios and number of frequencies for simulated shallow-water scenarios with vertical and horizontal arrays. Effects of environmental mismatch in seabed geoacoustic parameters and water depth are also considered. The analysis indicates that, dependent on array configurations, substantial improvements in source localization performance can be achieved when including relative amplitude and/or phase information in the multiple-array processor. The improvement is reduced by environmental mismatch; this degradation can be partially mitigated by including additional frequencies in the processing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».