Incorporating real-time acoustic ranging and glider-based Doppler measurements to aid vehicle navigation
Notice bibliographique
Résumé
In the summer of 2017, two Seagliders equipped with low frequency acoustic recorders and 1 MHz acoustic Doppler current profilers (ADCPs) were deployed in the Canada Basin as part of a large-scale acoustic tomography experiment. Acoustic tomography sources were moored at approximately 175 m depth within an acoustic duct enabling acoustic transmission to be received at long ranges. The sources transmitted at a center frequency of approximately 250 Hz every four hours, and ranges between the sources and Seaglider were estimated in real time using a WHOI MicroModem. These ranges can be incorporated into an extended Kalman filter for navigation. In addition, glider-mounted upward-looking ADCPs recorded ~26.5 m shear profiles every 15 seconds. These overlapping profiles can be used to estimate (in post-processing) both the local current profile on a per-dive basis and the glider's relative velocity through the water. In real time, the close-range ADCP velocity measurements can be used to estimate the glider's relative (Through The Water, TTW) velocity to improve the glider's subsea position estimate. We will describe our recent developments in using these Doppler measurements to aid glider navigation, comparing the results to previous developments in range-aided navigation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».