An Adaptive Method of Wave Spectrum Estimation Using X-Band Nautical Radar
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the dependency of wave spectrum estimation on the analysis window orientation for X-band marine radar data is investigated. The investigation is made for the case where both wind wave and swell components are present. Our results show that more accurate and reliable wave spectrum estimates are obtained when one analysis window for each component (wind waves or swell) is used and is oriented in the up-wave direction of that component. The final wave spectrum estimation is found by averaging the output of those analysis windows. Since the direction of wind waves and swell is not known a priori, a new method is proposed to recursively determine the number and orientation of analysis windows. This method is referred to as the Adaptive Recursive Positioning Method (ARPM). For validation, ocean wave spectra are estimated from X-band marine radar field data using the ARPM and the standard method, using uniformly distributed analysis windows. The results from both methods are compared to ground truth wave spectra acquired using waverider buoy data. Results have shown that the ARPM produces a 10% improvement in the agreement (represented by the correlation coefficient) between the ground truth wave spectrum and the marine radar estimated wave spectrum. This improvement is reflected in a 15% to 30% accuracy enhancement in the wave period estimation and 6 ∘ in peak wave direction. The ARPM not only increases the accuracy of wave period and direction estimation, but it also increases the method’s reliability by producing a lower error standard deviation. Although these improvements are at the price of extra computational time, it has been found that this overhead is acceptable since it is far from the upper bound that requires offline analysis.
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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 | 0,000 | 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 ».