Multi-Beam Echo Sounders–INS Automatic Latency Calibration
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an automatic, rigorous, and robust method to determine a Multi-Beam Echo Sounder (MBES) and Inertial Measurement Unit/Inertial Navigation System (IMU/INS) latency calibration. The latency may be due to the IMU/INS itself, but also to the time-tagging configuration, which is generally left to the survey systems user. One survey strip over a flat seafloor is the required configuration of line for using this approach, called Multibeam IMU/INS Latency Automatic Calibration (MILAC), standing for MBES to IMU/INS Latency Automatic Calibration. The algorithm considers only data with maximum latency effects and integrates an automatic data selection for this purpose. The latency estimation procedure is based on an iterative Least Square adjustment method followed by a statistical analysis. Our process can deal with beam acoustic refraction caused by the speed of sound in sea water. The accuracy of MILAC is about 2 ms (millisecond) and its average precision of 0.15 ms. MILAC is able to determine the latency with an average resolution of 5 ms. However, the morphology of the survey line is restricted to smooth and regular seafloor and the survey platform should have a relatively high attitude rate.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».