Range performance evaluation from the flight tests of a passive electro-optical aircraft detection sensor for unmanned aircraft systems
Notice bibliographique
Résumé
The range performance evaluation of a multi-camera electro-optical aircraft detection instrument, “DragonflEYE,” was conducted. A “range at first detection” (R0) quantity, evaluated from the temporal signal-to-noise ratio of potential targets on a collision course, is proposed as a generic metric for evaluating electro-optical systems. The methodology and evaluation process are discussed. Efficacy of the approach was tested by flying multiple collision trajectories, with the instrument mounted onto a Bell 205 helicopter acting as a surrogate unmanned aircraft system, while an instrumented Bell 206 Jet-Ranger acted as the intruder. The R0 values were extracted and subsequently compared to visual estimates by the flight crew. A mean detection range of R0 = 6.3 ± 1.7 km was observed to be within the margin of error for flight-crew detection range of 4.8 ± 2.0 km. Sensitivity analysis was conducted on the choice of threshold and the sensor’s angular resolution, with increased resolution, yielded diminishing returns due to atmospheric extinction. Robustness was assessed by repeating the experiment on a different day with a secondary camera array, “Cerberus,” recording images simultaneously. The observed detection ranges were within the margin of error of prior estimates. In addition, measured ranges from Cerberus aligned with their predicted values.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».