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Enregistrement W2343583372 · doi:10.1080/17445760.2016.1169420

Simulation and modeling of hydro acoustic communication channels with wide band attenuation and ambient noise

2016· article· en· W2343583372 sur OpenAlexaff
Jie Huang, Michel Barbeau, Stéphane Blouin, Craig Hamm, Martin Taillefer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Parallel Emergent and Distributed Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationUnderwater acoustic communicationAcousticsComputer scienceMultipath propagationUnderwaterAmbient noise levelFrequency domainNoise (video)TelecommunicationsPhysicsOpticsChannel (broadcasting)Artificial intelligenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic waves are the preferred medium for long-range underwater communications. Increasing number of innovative methods for underwater communication using acoustic waves appears. Performance of underwater communications for the new methods needs to be evaluated through simulation. Simulation of underwater acoustic communications is challenging due to many impediments, including attenuation, multipath propagation, noise and Doppler spread. In this paper, a baseline time domain simulation model is extended to several frequency-domain models. The proposed frequency models, including two incoherent models and a coherent model, take multipath attenuation and ambient noise into account. An incoherent linear fitting model and a coherent model are simulated and compared with a theoretical reference and the baseline time model. The proposed incoherent models are also compared with one another. Simulation shows that the incoherent linear fitting model produces results similar to the multi-frequency-merge-path model, but requires less computation time. In addition, the proposed coherent model is compared with field experimental data. The coherent model with color noise, in the frequency domain, can match closely the bit error rates of the field experimental data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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