Matched-Filter Loss From Time-Varying Rough-Surface Reflection With a Small Effective Ensonified Area
Notice bibliographique
Résumé
Active sonar sensing often entails propagation paths that include a surface reflection, particularly in shallow-water scenarios. Surface reflection loss, which degrades sonar performance, depends on how rough the surface is with respect to the sensing wavelength and grazing angle. The Rayleigh roughness measure quantifies this relationship with small values representing an acoustically smooth surface and large values an acoustically rough surface. Models predicting surface reflection loss are generally derived assuming the surface shape is not varying over the time in which the pulse is reflecting from it and that the ensonified region of the surface is large in extent relative to the spatial correlation length of the surface. While these models are often appropriate for short-duration narrowband pulses, they are not necessarily applicable to long-duration broadband pulses, which are the focus of this paper. By assuming the effective ensonified area after matched filtering is smaller in extent than the spatial correlation length, a surface-reflection-loss model is derived as a function of pulse duration relative to surface wave period when the net surface displacement is Gaussian distributed. As might be expected the matched filter loss for the small-ensonified-area scenario increases with the Rayleigh roughness, the number of consecutive surface reflections, and the ratio between pulse duration and the surface wave period. With respect to the latter, the loss is predicted to saturate when the pulse duration exceeds one surface wave period. The model was compared with data measurements from the 2013 Target and Reverberation Experiment, as reported by Hines et al. (“The dependence of signal coherence on sea surface roughness for high and low duty cycle sonars in a shallow water channel,” IEEE J. Ocean. Eng., vol. 42, no. 2, pp. 298-318, Apr. 2017). The data represent both short- and long-duration pulses with respect to the surface wave period. For the short-duration pulses, the model corroborates the data analysis by Hines et al. in predicting a very small matched filter loss. It also compared very favorably with the data for the long-duration pulses in both level and slope as a function of surface roughness. The models presented in this paper should be useful in sonar-equation analysis for predicting surface reflection loss with broadband waveforms when pulse duration is on par with or exceeds the surface wave period.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».