A nonlinear approach to ocean wave spectrum extraction from bistatic HF-radar data
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, a new approach to the extraction of the directional ocean wave spectrum from bistatic high frequency (HF) radar data is proposed. The proposed method relies on the simplification of the second-order bistatic radar cross-section, analogous to the one presented by Shahidi and Gill [1] for the monostatic case, to facilitate the use of nonlinear optimization methods, such as regularized nonlinear least-squares. Initially, the historic development of the techniques related to the extraction of the ocean wave spectrum from HF radar data is provided in order to contextualize the work of this thesis. Then, an overview of the theory related to ocean waves and the bistatic radar cross-section is shown. Later, the nonlinear optimization method used in this thesis, Tikhonov regularization in Hilbert spaces, is explained, as well as the theoretical background necessary to understand the method. Once the theory is laid out, the simplification of the second-order bistatic HF radar cross section is presented. The simplification consists of a change of variables that allow the use of the “sifting” property of the Dirac delta function. This reduces the dependence of the second-order bistatic cross-section to a single variable. After the simplification process is shown, the methodology for extracting the directional ocean wave spectrum from bistatic HF radar data is discussed. As a proof-of-concept, the method is initially applied to the second-order bistatic cross section, without the presence of noise. The method successfully extracted the directional ocean wave spectrum without assuming any function model for the nondirectional ocean wave spectrum, and assuming a cosine-power model for the directional spreading function. Next, the first-order bistatic HF radar cross section is added to the second-order cross section, and the proposed method is applied, still without noise present. The proposed method was also able to extract the directional ocean wave spectrum and very low error is added by the inclusion of the first-order cross section. Finally, different levels of noise are added to the cross section including the first and second- orders, and the presented method is applied for the extraction. Again, the method yields good results, with acceptable levels of error for the different noise levels. This new approach to the extraction of the directional ocean wave spectrum from bistatic HF radar data presents, to the author’s knowledge, the first nonlinear extraction method for bistatic HF radar data. Further developments of the technique, such as the use of different nonlinear extraction methods, or a general directional spreading function, are suggested.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».